毕业论文：基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现.doc文档下载39页

利用物体的骨架来捕述对象是种既能强调物体的结构特征，也能提高内存使用率与数据压缩率的好方法。

骨架作为计算机图形学计算几何学点集拓扑学和图论等跨学科专业的研究内容，有丰富的理论支撑和很多成熟的数学工具可以利用。

自从的开创性研究以来，数十年来研究者们从不同的角度研究了骨架的各个侧面，并且将它应用到越来越广泛的领域之中。

这些领悟几乎涉及到计算部分内容简介绪论研究背景与意义国内外研究现状基于拓扑与几何分析的方法拓扑细化的方法基于距离变换的方法广义势场方法各种骨架化算法的比较论文主要工作与内容安排物体骨架提取方法研究骨架提取的基本概念物体骨架与物体边界轮廓的关系提取物体骨架的基本要求经典的物体骨架提取算法细化骨架提取算法距离变换骨架提取算法图骨架化算法偏微分方程骨架化算法形态学骨架提取算法当前骨架提取算法面临的重点和难点构建物体视觉主骨架视觉主部分概念提取视觉主骨架结论骨架树描述及有关识别算法研究骨架树的基本概念骨架树模型的建立骨架树形状描述及有关识别算法形状特征描述基于拓扑和形状相似度结合的识别算法结论基于的实现步骤及分析图像分析方法简介算法实现步骤流程图算法实现骨架提取形态学骨架化算法实现骨架提取二值图像细化算法实现骨架提取图像对比分析结论与展望参考文献致谢附录绪论研究背景与意义随着扫描技术和计算机图形学的发展以及计算机性能的提高，模型己成为继声音图像和视频之后的第四种多媒体数据类型。

对模型的使用与研究在娱乐医学机械工程计算机仿真和虚拟现实，工业应用等领域得到了认间，日益发达的互联网技术为人们对三维模型的共享和处理提供了条件，这些都导致对维模型应用需求的增长。

但是三维模型的信息量很大，同时三维模型的描述方法多样，如点集合表示法多边形网格表示法和体素表示法等，这也使得三维模型在许多应用中发生占用存储空间过大运行计算负载过重达不到时计算的情形。

所以需要种紧凑的表示方式来尽可能完整，全面地表示描述三维模型的结构特征信息等。

其中最常用种简化的表示方式就是使用维曲线，般称为中心线或者线性骨架。

利用物体的骨架来捕述对象是种既能强调物体的结构特征，也能提高内存使用率与数据压缩率的好方法。

骨架作为计算机图形学计算几何学点集拓扑学和图论等跨学科专业的研究内容，有丰富的理论支撑和很多成熟的数学工具可以利用。

自从的开创性研究以来，数十年来研究者们从不同的角度研究了骨架的各个侧面，并且将它应用到越来越广泛的领域之中。

这些领悟几乎涉及到计算机视觉和图像理解领域的方方面面。

骨架是原始图形的种压缩表示，与原始图形保持了相同的拓扑结构，并且存在于图形的对称轴上，能够同时反映图形的拓扑与形状信息，减少原始图形的冗余信息，是在二维或三维空间里描述物体基本拓扑的有力抽象化手段。

三维模型的骨架是该物体的直观图或中心线的表示。

应用中它可以代替原三维模型参与许多运算，从而大大减少计算开销，可广泛用于医学可视化模式识别计算机动画等领域。

近年来，随着体可视化技术的发展以及体图形学的出现，使得三维骨架提取成为了个研究热点。

在过去的二十年里，科研工作者在三维骨架提取领域已经开发了很多的算法，并且新的算法也正在不断出现。

年美国大学的等人详尽综述了三维线性骨架提取的应用与研究，并在网站上公开了部分算法的源代码供大家使用。

可以说这极大方便了研究者，但提供的源代码读取数据格式不统，同时缺乏可视化显示，非常不便于重复使用。

为避免重复使用，非常有必要充分利用各种已有算法，开发二维三维骨架提取平台。

国内外研究现状骨架是表示物体的种很自然的形式，三维模型的骨架可以看成是由物体中所有的最大内接球中心所在位置点构成。

三维模型的骨架在计算机视觉医学图像可视化特征提取与表示模型匹配跟踪等诸多领域有着广泛的应用。

骨架算法的研究工作已经开展了三十多年，其中二维图形的骨架算法研究比三维情况下要成熟许多。

最初三维物体骨架提取算法使用人工指定的方法。

人工指定算法要求用户张张地在切片上直接指定中心点，然后再将点连成线。

这种方法耗时费力，己很少采用。

当前的研究主要可以分为以下四类。

第类是基于拓扑与几何分析的方法，通过构造模型的图或图来得到骨架第二类是拓扑细化法，又称为行效率较低。

此类方法得到的骨架可保证连通性和单像素性，但对边界噪声非常敏感，不能得到简化的整体形状重要的的拓扑结构，容易产生不必要的分支，且造成骨架点的位置不准确。

结论与展望骨架是图像描述和识别的种有力手段，基于骨架的目标表示和识别技术已成为计算机视觉领域的个研究热点。

从基于骨架的图像识别技术涉及到的骨架提取描述方式等关键点入手，论文详细研究分析了当前该技术的发展现状，分门别类的进行了归纳分析。

在已有的研究成果的基础上，针对该研究中的难点问题，结合自己对骨架理论的认识提出些新的解决思路和方法，以期丰富这个体系。

鉴于时间和精力因素，论文的研究内容概括整理分为以下几个方面。

提取物体的骨架，得到个简化的物体特征是人们直追求的目标。

骨架定义为物体的中轴，体现的是物体的整体拓扑结构和形状。

然而，现有的骨架提取算法都未能很好的体现这思想，不能有效处理骨架的噪声问题。

这样提取的骨架主次不分结构混乱，影响人们对物体的真实形状和连接关系的正确判断。

本文抓住骨架的核心定义中轴，提出了种减弱骨架噪声问题的新视角。

从实验结果看出，与当前最新成果的方法提取的结果相比，本文方法定程度上改善了提取骨架的质量。

树描述方式具有自然的金字塔式结构特点，图像描述中利用树结构组织骨架的拓扑形状信息表达效果突出明显，并且简单容易操作，在识别系统的应用中有着得天独厚的优势。

因此我们在宋婷骨架树研究的基础上分析研究重新整理了相关内容，提出了新的骨架树模型的建立过程和控制规则，将物体的骨架映射为可以更好的反映骨架拓扑和形状信息的骨架树。

在拓扑特征的描述和匹配度量中，本文将算法改为多尺度骨架树逐级细化分级匹配上级匹配控制约束下级匹配的思想策略，修改了原有匹配方法的层次不分缺乏逻辑关系的不合理数据的出现，使之具有更优的匹配效果。

当然，基于骨架的图像识别技术是个相当广泛的体系。

这里论文只是在定的假设条件下，就其中的几点要素展开论述和证明，真正能投入到实际应用中还需要多方面的综合处理。

基于骨架的目标表示和识别技术尚有很多问题需要探讨研究和解决，作者相信，随着各项理论的进步完善和技术的进步发展，有关骨架的目标表示和识别技术必将取得丰硕的成果。

参考文献吕俊白种有效的二值图像细化算法计算机工程美北京电子工业出版社，美冈萨雷斯数字图像处理版北京电子工业出版社，美冈萨雷斯数字图像处理第二版北京电子工业出版社，张强，王正林精通图像处理北京电子工业出版社，王耀南，李树涛，毛建旭编著计算机图像处理与识别技术高教育出版社杨义军，孟祥旭，等复杂带状图像的快速三角剖分与骨架化算法计算机辅助设计与图形学学报张若文，滕奇志等种快速简便的图像骨架变换方法信息与电子工程秦筱威，蔡超等种有效的骨架毛刺去除算法华中科技大学学报自然科学版杨承磊，孟祥旭等带状图像交叉区域的骨架求解算法计算机辅助设计与图形学学报杨义军，孟祥旭等种基于三角化的手写体文字细化方法中国图象图形学报贾永红，数字图象处理，武汉，武汉大学出版社，刘敏捷，杨杰，施鹏飞数学形态学的细化算法上海交通大学学报致谢本论文是在导师欧巧凤的悉心指导下完成的，从选题研究实验，直至论文的最后完成，其中任何点成绩的取得都离不开欧老师的关怀和点拨。

欧老师她严谨求实的治学态度渊博的学识严格的要求和耐心的教诲对我的学士论文的顺利完成起着至关重要的作用，也将使我终生受益。

在此向欧老师致以最真诚的感谢。

衷心感谢信息系的各位老师，他们不仅教给我知识，更重要的是教给我严谨的治学态度和科学的学习方法，使我在学习的道路上不断前进。

衷心感谢所有在学习与生活上帮助过我的同学。

四年当中的互相激励与帮助，使我们各自都有了较大的进步。

正是有了你们，四年的学习生涯才变得多姿多彩。

感谢我的师弟师妹们在我的学习过程中给予我的帮助。

衷心感谢我的家人在我的学习生涯中给予我的关心鼓励和支持。

最后对参加论文评阅和论文答辩的各位专家老师表示最衷心的感谢，附录完整程序源码原始图像二值图像次骨架提取次骨架提取，完整程序源码