基于新型显著性度量的数字平面曲线多边形逼近
计算机视觉与模式识别
2018-12-24 v1
摘要
本文提出一种用于数字图像边界多边形逼近的迭代平滑技术。该技术从曲线的最精细初始分割点开始。通过计算每一个初始分割点的显著性度量来确定其对保持图像边界原始形状的贡献，该度量对急转弯敏感，而使用传统显著性度量检测主导点时容易遗漏此类急转弯。所提方法区分了曲线上两点之间的某点正投影在该线段上或超出该线段这两种情况。它不仅识别这些情况，还针对这些情况分别计算其显著性贡献。这种针对具体情况的处理使得在导出修订后的主导点集合时仍能保留高曲率点。实验结果表明，所提技术与当前最先进的技术相比具有竞争力。
引用
@article{arxiv.1812.09271,
title = {Polygonal approximation of digital planar curve using novel significant measure},
author = {Mangayarkarasi Ramaiah and Dilip K. Prasad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.09271},
year = {2018}
}
备注
17 pages,15 figures