用于图像形状对齐与恢复的刚性与非刚性形状演化
计算机视觉与模式识别
2014-12-30 v1
摘要
不同图像中的同类物体可能因刚性和非刚性形状形变、前景遮挡以及背景杂乱而在形状上存在差异。本文关注的是在此类挑战性情境下的形状提取问题。我们通过形状对齐与恢复来处理形状提取。本文提出了一种新颖且通用的方法，基于确定性能量最小化，利用单个示例形状进行形状对齐与恢复。我们的思想是在最小化活动轮廓能量时使用通用的形状形变模型。给定形状形变的先验形式，我们展示了如何推导对应于该形变的曲线演化方程。该曲线演化被称为先验变化形状演化（PVSE）。我们还推导了用于最小化活动轮廓能量的能量最小化 PVSE。对于形状恢复，我们建议使用在形变过程中保持其形状特征的 PVSE。为了选择此类保形 PVSE，我们建立了 PVSE 的形状可保持性理论。实验结果验证了该理论和公式，并证明了我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1412.8287,
title = {Rigid and Non-rigid Shape Evolutions for Shape Alignment and Recovery in Images},
author = {Junyan Wang and Kap-Luk Chan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.8287},
year = {2014}
}