多边形配准算法
一种基于轮廓多边形逼近的可见光与红外图像配准方法
可见光与红外图像配准还 涉及到 图像 特征 的分析 ， 目前 遥 感图像 中传感 器采集 的数据 有可见光 、 红外 、 高光谱 图像 ， 文献 ［］ ８ 对多源成像技术进行了研究和总结。 由于大多数算法都只是对 特定 的一些 图像 有效 ， 在可见 光
他们的配准 图像 的轮廓必须 非常清 晰 ， 幅 图形 中必须 有可 以 两
相 同的特征点 。
多边形拟 合主要处理方式一般分为 ： 设定误差阈值 ， 获得 满 足此 阈值 的最 小顶点的多边形 ； 设定 顶点个数上限 ， 获得 满足上 限的 ， 曲线误差最小 的多边形 。多边形 逼近算 法常用 的主要 有 Ｄ ｕｌｓ ｅｃ ｅ（ Ｐ 逼近算 法和 Ｒ ｓｎ ｌ—ｏｎｏ 、 ｈ ｈｎ逼 ｏｇａ— ｕｋ ｒＤ ） Ｐ ｏｅｆ ｄＪｈｓｎ Ｔ ｅＣ ｉ ｅ 近算法 ， 国内还没有涉及这方 面的研究 ， 本文采 用 Ｄ Ｐ算 法进 行
征进行分析 ， 根据仿 射变换 中直线不变原理 ， 得到 多边形的边和顶点之 间的关系， 利用 控制点对进行 配准。实验证 明该方 法取 得 了
较 好 的效 果 。
关键词
中图分类号
图像配准
Ｔ３ １ Ｐ０
红 外图像
可 见光 图像
Ａ
多边形逼近
Ｆｅｍ ｎ链码 ｒｅ ａ
文献标识码
Ｄ Ｉ１ ． ９ ９ ｊｉ ｎ １０ —８ ｘ ２ １ ． ０ ０ ９ Ｏ ：０ ３ ６ ／ ．ｓ ． ０ ０３ ６ ． ０ ２ １ ． ０ ｓ
第２ ９卷 第 １ ０期
２１ ０ ２年 １ ０月
计 算机应 用 与软件
Ｃｏ ｕｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ａ ｏｔ ｒ ｍｐ ｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｎｄ Ｓ ｆ ｗａ ｅ
Ｖｏ． ９ １ ２ Ｎｏ １ ．０
多边形 等距平行线算法
多边形等距平行线算法概述多边形等距平行线算法是一种用来生成一个多边形的等距平行线的方法。
在地理信息系统、计算机图形学和建筑设计等领域都有广泛的应用。
本文将详细介绍多边形等距平行线算法的原理、实现和应用。
原理多边形等距平行线算法基于以下原理： 1. 平行线具有相同的方向。
2. 平行线之间的距离是相等的。
算法步骤多边形等距平行线算法的实现步骤如下： 1. 输入多边形的顶点坐标。
2. 选择一个参考点和一个参考线，用来确定平行线的方向和距离。
3. 对于多边形的每条边，计算与参考线的交点。
4. 根据交点和参考点的距离，生成平行线上的点。
5. 连接生成的点，形成等距平行线。
实现数据结构为了表示多边形和平行线，我们需要定义以下数据结构： - Point：表示一个点的坐标。
- Line：表示一条线段，由两个点确定。
算法实现下面是多边形等距平行线算法的伪代码实现： 1. 输入多边形的顶点坐标。
2. 输入参考点和参考线的坐标。
3. 对于多边形的每条边： 1. 计算边与参考线的交点。
2. 计算交点与参考点的距离。
3. 生成平行线上的点。
4. 连接生成的点，形成等距平行线。
代码示例class Point:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = yclass Line:def __init__(self, start, end):self.start = startself.end = enddef parallel_lines(polygon, reference_point, reference_line, distance):parallel_lines = []for i in range(len(polygon)):current_edge = Line(polygon[i], polygon[(i + 1) % len(polygon)])intersection = calculate_intersection(current_edge, reference_line)parallel_distance = calculate_distance(intersection, reference_point) parallel_points = generate_points(intersection, reference_point, paral lel_distance, distance)parallel_lines.append(connect_points(parallel_points))return parallel_lines应用多边形等距平行线算法在以下领域有广泛的应用： 1. 建筑设计：用于生成建筑物的外墙和内墙等距平行线，方便进行施工和装修。
泰森多边形距离的计算
泰森多边形距离的计算泰森多边形距离是指在地理信息系统中用于计算两个多边形之间的最短距离的一种方法。
它常被用于测量地理空间数据的相似性和差异性，以及进行空间数据的匹配和配准。
泰森多边形是由一系列点构成的凸多边形，它的特点是每个点都是由与其最近的点所形成的边界线所分割的。
在计算泰森多边形距离时，我们需要首先确定两个多边形的泰森多边形，并将两个泰森多边形的边界线进行匹配。
泰森多边形距离的计算可以通过以下步骤进行：1. 首先，我们需要确定两个多边形的泰森多边形。
泰森多边形的确定可以通过将多边形中的点进行三角剖分而得到。
三角剖分可以通过多种算法实现，常用的算法有Delaunay三角化算法和Voronoi图算法。
2. 接下来，我们需要将两个泰森多边形的边界线进行匹配。
边界线的匹配可以通过计算两个泰森多边形之间所有边的距离，并选择最小距离的边进行匹配。
这样就可以得到两个泰森多边形之间的匹配边界线。
3. 然后，我们需要计算匹配边界线上每个点的距离。
对于每个点，我们可以计算其到匹配边界线上最近的点之间的直线距离。
这样就可以得到每个点的距离。
4. 最后，我们可以将所有点的距离进行加权平均，得到两个泰森多边形之间的平均距离。
加权平均可以根据实际需求进行，常见的方法有等权平均和距离加权平均。
泰森多边形距离的计算可以在地理信息系统软件中进行，例如ArcGIS和QGIS等。
这些软件提供了丰富的工具和函数，可以方便地进行泰森多边形距离的计算和分析。
泰森多边形距离在地理空间数据分析中具有重要的应用价值。
它可以用于测量地理空间数据的相似性和差异性，帮助我们理解和解释地理现象。
例如，在城市规划中，我们可以使用泰森多边形距离来评估不同区域之间的相似性和连接性，从而指导城市发展和规划。
泰森多边形距离还可以用于空间数据的匹配和配准。
在地理信息系统中，我们常常需要将不同数据源的地理空间数据进行匹配和配准，以便进行综合分析和可视化。
泰森多边形距离可以帮助我们找到最佳的匹配和配准方法，提高数据的精度和准确性。
测绘技术中的地理配准方法简介
测绘技术中的地理配准方法简介地理配准是测绘技术中至关重要的一个环节，它是将不同来源、不同标准的地理信息数据整合为统一的坐标系统的过程。
合理和精确的地理配准方法对于地理信息数据的准确性和有效性具有至关重要的影响。
本文将对地理配准方法进行简要介绍，包括常见的数学模型和配准算法。
1.数学模型数学模型是地理配准的基础，它用于描述不同数据源之间的空间关系。
最常用的数学模型包括最小二乘法、仿射变换和投影变换等。
（1）最小二乘法最小二乘法是一种经典的拟合方法，它通过最小化残差平方和来确定最优配准参数。
在地理配准中，最小二乘法常用于平面配准，可以通过控制点的坐标误差来估计配准参数。
（2）仿射变换仿射变换是一种保持线性关系的坐标变换方法，它包括平移、旋转、缩放和错切等操作。
在地理配准中，仿射变换常用于校正图像、配准遥感影像等。
（3）投影变换投影变换是将地球表面的三维坐标映射到二维平面上的方法，它通常用于地理坐标系与地图投影坐标系之间的转换。
在地理配准中，投影变换可以用来实现不同空间数据之间的配准。
2.配准算法配准算法是根据数学模型进行计算和处理的方法，它包括点匹配、特征匹配和影像配准等。
（1）点匹配点匹配是最基本的配准方法，它通过选取一些具有明显特征的控制点，计算它们之间的几何变换关系，进而确定配准参数。
点匹配适用于具有明显点特征的数据，如地理图像、卫星遥感影像等。
（2）特征匹配特征匹配是一种可以提取图像局部特征的配准方法，它通过提取特征点或特征描述子，并计算它们之间的相似度来进行匹配。
特征匹配适用于存在较多局部特征的数据，如数字地图、空照图像等。
（3）影像配准影像配准是将不同时间或不同传感器获取的遥感影像配准到同一坐标系统的方法。
影像配准常使用基于特征的方法，如尺度不变特征变换（SIFT）、快速特征匹配（SURF）等。
同时，影像配准还可以利用影像边界信息进行辅助配准。
3.地理配准的应用地理配准广泛应用于各个领域，如地图制图、遥感影像处理、地理信息系统（GIS）等。
一种多边形边界检测优化算法
1531 引言霍夫变换在视觉检测、图像识别、目标跟踪等领域都得到了很好应用和关注,成为图像几何识别普遍采用的方法之一。
其基本应用方法是将原始图像变换到所采用的模型空间,用满足模型并经过一定比例数量边界点的线,这样就把检测直线问题转成检测模型空间的参数问题,最终通过模型求得峰值参数,把整个原始图像的问题通过局部特征求出所需要的信息。
霍夫变换在实际应用中具有很好的鲁棒性,和并行处理的特性,因为霍夫变换在其对局部缺损检测时并不敏感,这些也就成了现代视觉研究,图像几何形状研究中青睐的原因。
主要应用于模式识别领域中对二值图像进行直线检测[1]。
本文研究主要针对霍夫检测直线的时候出现噪声的时候,或者拟合图像边界时出现多条拟合直线进行筛选等问题。
算法设计流程如图1所示。
2 图像预处理2.1 二值化随着图像方面的研究,二值化在图像算法研究中也是一个很成熟的算法,根据局部或全局的特征求取局部或全局的阈值,大于阈值对应位置设置为255,反之设置为0,这样最后图像就成了黑白图像了。
图像处理的过程中二值化起到了举足轻重的作用,为算法下一步研究建立很好的像素环境,从而能将图像的主要目标特征显现出来。
如图6所示自适应二值化后的图像[2]。
2.2 图像连通域标记将图像显示到一个坐标系中,根据每个像素对应的坐标,每个像素对应周围有8个相邻的像素,在常用的图像特征研究中,这些像素相邻的关系基本有两种:4相邻与8相邻。
4相邻即上下左右四个像素点,如下图2所示。
8相邻包括了对角线位置的点,如下图3所示。
在二值化后的图像显示中,相互连通的具有相同像素值得点形一种多边形边界检测优化算法赵志强(广州御银科技股份有限公司,广东广州 510700)摘要:具有边宽的多边形图形中,在求取每条边特征的研究中,常在采用的霍夫变换算法对每条边的斜率和截距,但是实际计算中发现,每个图像都具有一定的噪声干扰,这样导致多边形的边缘并没理想中规则。
这样根据边缘点求得直线数目也增多,增大直线检测的复杂度,现采用在霍夫检测前增加连通域检测并运用开运算去除小区域,霍夫检测后进行数据聚类分析,实验表明该优化算法具有很好的抗干扰性能。
多边形近似及形状特征匹配的二维目标检测
Ｐ 在 ， 的 ８邻域 方 向为 Ｃ ， 么 Ｉ 一ｃ Ｉ 川 那 ｃ … ：０则
Ｐ 为线 性点 ；Ｃ 一 Ｉ ３ｏ ｆ ｃ ＝ ｒ ５表示 ｐ 与 Ｐ 的方 向夹 角 为 １５ ， ３ 。 这些 点 将 作 为 初 始关 键 点 ； 如果 没
似处 理 ， 以看 出分 段 多边 形 近 似 的 方法 可 以得 到 可
一
个 比较好 的结 果 。
预处 理过程 ， 包括 图像平 滑 去 噪 、 缘 提 取 等 。 边 当图像 对 比度 较 高时可通 过 阈值化 ： 形 态学 平 及
滑二值 图像 后 再 提取 边缘 ， 而对 比度 较差 时可 结
ｓ ｎ ｕ ｈｄｗ ，ｏｃ ｉ ｎ ｖｒ ｐ ｉ ｂｅｔｉ ｓｍ ｏ ｐｉ ｔ ｎｉ ｎ ｅｔ Ｔ ｅｅｐ ｒ ｅｔ ｅｕｔ ｉ ｓｄｅｔ ｓａ ｏ ｓ ｔ ｈｎ ａｄｏｅｌ ｐｎ ｏｊｃ ｎ ｏ ｅｃｍ ｌ ａ ｄｅ ｖ ｏｍ ｎｓ ｈ ｘ ｅ ｍ ｎ ｌｒｓｌ ｏ ｏ ｕ ｇ ａ ｇ ｃｅ ｒ ． ｉ ａ ｓ
ｓａ ａｕｅ ｆｓ ｎ ｎ ｏｅ ｗｔ ｅｈｉｕ ａ ｅ Ｙ Ｅ Ｈ ｐｔ ｓｓＰｅｉ ｅ ｎ ｖｌａ ｄ Ｒ ｃｒ ｈｐ ｆ ｔｒｓ ｃ ｅａｄ ｍ ｄｌ ｉ ａｔｃｎｑｅｃｌ ｄ Ｈ Ｐ Ｒ（ Ｙ ｈ ｅ ｒｄ ｔｄａｄ Ｅ ａｕｔ ｅｕ． ｅ ｅ ｏ ｅ ｈ ｌ ｏ ｅ ｃ ｅ ｓ ｅ ） Ｔ ｅｄｓｒ ｔ ｎｏ ａｅｆ ｔｒ ｉｏ ｔｎｄｂ ｏ ｇｎｌ ｐ ｒｘ ａ ｏ ， ｈ ｈｉ ｌ ａ ａｄｃｍ ａｔＴ ｉａ— ｉ ｌ ． ｈ ｅｃ ｐｉ ｆ ｈｐ ａｕｅ ｓ ｂａ ｅ ｙｐｌ ｏａ ａ ｐｏｉ ｔ ｎｗ ｉ ｃｌ ｎ ｏ ｐ ｃ ｈｓ ｐ ｖｙ ｉ ｏ ｓ ｅ ｉ ｙ ｍ ｉ ｃ ｓｏ ．
三维模型中的形状配准与匹配算法研究
三维模型中的形状配准与匹配算法研究在三维模型中，形状配准与匹配算法是非常重要的技术之一。
它可以帮助我们将不同的三维模型相互配准，以此来实现不同模型之间的比较和识别。
在本文中，我们将重点探讨三维模型中的形状配准与匹配算法的研究，并介绍一些目前主流的算法。
一、形状配准与匹配算法的用途在三维模型中，形状配准与匹配算法的主要用途是将不同模型相互对齐，以便进行比较和分析。
这项技术广泛运用于3D计算机图形学、计算机视觉、机器人和自然语言处理等领域。
在医学影像方面，形状配准与匹配技术可以用于对比不同患者的CT或MRI扫描，有助于医生更好地诊断和治疗患者。
二、形状配准与匹配算法的分类形状配准与匹配算法可以分为基于特征点的方法和基于全局形状的方法两种。
1、基于特征点的方法基于特征点的形状配准与匹配算法主要是利用模型中存在的独特的关键点，通过计算这些关键点之间的距离和方向来实现匹配。
常用的特征点包括：SIFT（尺度不变特征变换）点、SURF（快速无秩序特征）点、Harris角点等。
其中，SIFT算法是一种比较成熟的特征点匹配算法。
它能够在旋转、缩放和亮度变化等情况下，仍然能够准确地识别出相同物体中的相同特征点。
因此，SIFT算法在计算机视觉领域得到了广泛的应用。
2、基于全局形状的方法基于全局形状的形状配准与匹配算法是通过计算整个模型之间的相似性来实现匹配。
它主要利用了物体本身的形状信息，可以避免特征点数量不足的问题，但也容易受到物体姿态、噪声影响等问题。
常见的基于全局形状的匹配算法包括：熵描绘子方法、光流法、范数距离算法、最小二乘法等。
三、形状配准与匹配算法的研究进展随着计算机技术的不断进步和应用需求的不断增长，形状配准与匹配算法不断得到改进和优化。
1、稳健性和精度的提高稳健性和精度一直是形状配准与匹配算法的重要考虑因素。
为了提高匹配的质量，很多研究者开发了一些新的匹配算法，如基于超级像素的方法和基于压缩感知的方法。
多边形检测算法 源码
多边形检测算法源码多边形检测算法是计算机图形学中的一个重要内容，用于判断一个给定的点是否在一个多边形内部。
本文将介绍一种常用的多边形检测算法，并提供其源码实现。
一、算法原理多边形检测算法的原理是通过判断点与多边形边界的交点数量来确定点是否在多边形内部。
如果交点数量为奇数，则点在多边形内部；如果交点数量为偶数，则点在多边形外部。
二、算法实现下面是一种常用的多边形检测算法的源码实现：```pythondef point_in_polygon(point, polygon):"""判断点是否在多边形内部:param point: 待判断的点，格式为 (x, y):param polygon: 多边形的顶点列表，顺时针或逆时针排列:return: True表示点在多边形内部，False表示点在多边形外部"""n = len(polygon)inside = Falsep1x, p1y = polygon[0]for i in range(n + 1):p2x, p2y = polygon[i % n]if point[1] > min(p1y, p2y):if point[1] <= max(p1y, p2y):if point[0] <= max(p1x, p2x):if p1y != p2y:xinters = (point[1] - p1y) * (p2x - p1x) / (p2y - p1y) + p1xif p1x == p2x or point[0] <= xinters:inside = not insidep1x, p1y = p2x, p2yreturn inside```三、算法测试为了验证算法的正确性，我们可以使用下面的代码对算法进行测试：```pythonpolygon = [(0, 0), (0, 4), (4, 4), (4, 0)]point1 = (2, 2)point2 = (5, 5)print(point_in_polygon(point1, polygon)) # 输出 Trueprint(point_in_polygon(point2, polygon)) # 输出 False```四、算法分析该算法的时间复杂度为O(n)，其中n为多边形的边数。
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多边形配准算法是指通过一定的算法和技巧，将两个或多边形进行对齐和匹配的过程。
在计算机视觉和图形处理领域，多边形配准是一项非常重要的技术，广泛应用于图像处理、计算机图形学、地理信息系统等领域。
多边形配准算法的目标是将两个多边形的顶点进行对应，使得它们的形状和位置尽可能相似或完全一致。
具体来说，多边形配准算法通常包括以下几个步骤：
1. 多边形表示：首先需要将多边形表示为数学模型，常用的表示方法有平面几何表示法和参数化表示法等。
2. 特征提取：提取多边形的特征点、线、面等几何特征，以便进行匹配。
常用的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
3. 特征匹配：根据提取出的特征点，进行特征匹配，找出两个多边形之间的对应关系。
常用的特征匹配方法有暴力匹配、RANSAC、最小二乘法等。
4. 变换模型估计：根据匹配的特征点，估计多边形的变换模型，包括平移、旋转、缩放等。
常用的变换模型估计方法有奇异值分解（SVD）、广义最小二乘法等。
5. 多边形配准：根据估计出的变换模型，对原始多边形进行变换，使其与目标多边形对齐和匹配。
常用的变换方法有仿射变换、透视变换等。
多边形配准算法的精度和稳定性对于实际应用非常重要。
为了提高精度和稳定性，可以采用更精确的特征提取和匹配方法、改进变
换模型的估计方法等技术手段。
同时，也需要针对具体的应用场景和需求，设计合适的算法和参数，以满足实际需求。