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題名 | A Study on Automatic Gaussian Smoothing and Polygonal Approximation=自動高斯平滑化及多邊形逼近之研究 |
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作者 | 林信志; | 書刊名 | 長榮學報 |
卷期 | 4:2 2001.01[民90.01] |
頁次 | 頁33-48 |
分類號 | 448.5 |
關鍵詞 | 高斯平滑化; 多邊形逼近; 高斯濾波器; 重要特徵點偵測; Gaussian smoothing; Polygonal approximation; Gaussian filter; Dominant-point detection; |
語文 | 英文(English) |
中文摘要 | 本文提出新的自動高斯平滑化 (automatic Gaussian smoothing) 及多邊形逼近 (polygonal approximation) 之計算方法。在分析訊號時,經常要利用高斯濾波器 (Gaussian filter) 濾除雜訊,以突顯重要的資訊,並利於訊號特徵之萃取。然而,利用高斯濾波器的最大困難在於決定濾波器的大小,傳統上都由人工預先審視訊號的性質再加以決定,這項勞力負擔降低了訊號處理自動化的程度。因此,本文提出自動高斯平滑化的計算方法,根據所給定訊號的性質,自動決定濾波器的大小。而為了驗證自動高斯平滑化的功能,本文將其運用於形狀辨識 (shape recognition) 的前期過程-多邊形逼近。在分析形狀輪廓 (contour) 時,經常要運用高斯濾波器濾除因為數位化所導致的假性凸邊或凹邊 (false convexity and concavity) 以偵測重要特徵點 (dominant point) 的位置,這些重要特徵點所組成之多邊形,可以表示原來形狀的輪廓並節省儲存或傳輸所需的成本。本文提出了兩個多邊形逼近的計算方法:第一個方法係由自動高斯平滑化的方法改進,根據所給定輪廓的性質,自動決定濾波器的大小,並得到最佳的多邊形表示式;第二個方法則針對某些限制儲存容量或傳輸頻寬的應用,允許給定多邊形逼近的壓縮率下限,根據所給定形狀輪廓的性質,自動決定濾波器的大小,並得到滿足給定條件的多邊形表示式。 實驗結果顯示:本文提出的自動高斯平滑化及多邊形逼近之計算方法不僅簡單迅速,也能有效地偵測到訊號或形狀輪廓的重要特徵點,在訊號處理及形狀辨識的自動化過程扮演了重要的角色。 |
英文摘要 | The automatic Gaussian smoothing algorithm and polygonal approximation algorithm are presented in this study. The automatic Gaussian smoothing algorithm uses an iterative process to automatically determine a feasible spread parameter of a Gaussian filter for smoothing a 1D signal. The proposed Gaussian smoothing algorithm is computationally simple and fast. The obtained smoothed signals are satisfactory. To promote applicability of automatic Gaussian smoothing, two polygonal approximation algorithms based on Gaussian smoothing are designed. They use an iterative process or a binary search to determine a feasible spread parameter of a Gaussian filter for smoothing a 2D shape contour. Dominant points can be extracted effectively from the smoothed contour. Then, the obtained dominant points are regarded as vertices of the polygonal representation. The proposed polygonal approximation algorithms are efficient and effective. It is useful in early processing of object recognition and analysis. |
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