研究目的
研究一种新的计算方法，用于在遮挡、几何畸变和图像分辨率差异等不可预测条件下检索形状。
研究成果
该提出的形状检索方法通过利用曲率分区和角度-长度轮廓进行归一化，能在不可预测的条件下有效检索形状。与以往方法相比，它在同时处理遮挡、几何畸变和图像分辨率差异方面表现更优，但在仿射变换和噪声条件下存在局限性。
研究不足
该方法在仿射变换和噪声条件下性能略有下降，且对于长度比极?。ɡ?0%）的轮廓效果较差。
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 基于CZTSSe的SnS薄膜太阳能电池转换效率提升设计：基于SCAPS的仿真研究
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 基于CZTSSe的SnS薄膜太阳能电池转换效率提升设计：基于SCAPS的仿真研究
DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8980459
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
本文提出了一种新的计算方法，用于在遮挡、几何畸变和图像分辨率差异等不可预测条件同时发生时进行形状检索。人类视觉系统能从现实世界的不完整信息中提取形状，这启发了大量形状检索计算方法。为实现形状检索，需通过比较观察到的形状与记忆中的形状来判断其相似性。要比较这两种形状，首先必须对它们进行适当表征，使各形状上的点能够映射并相互比较。因此，形状检索过程需要合适的形状表征和形状映射方法。此外，在映射过程之前应对形状表征进行归一化处理。然而，目前尚未建立针对不可预测条件下表征的归一化方法。本文描述了一种通过适当归一化流程实现不可预测条件下形状检索的方法。我们的形状检索方法利用曲率分割和角度-长度特征，在映射前对形状表征进行归一化。因此与先前方法不同，该方法可在遮挡、几何畸变和图像分辨率差异等不可预测条件同时存在时使用。
作者：
Yuma Matsuda，Masatsugu Ogawa，Masafumi Yano
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