一种基于多属性编码及动态权重的图形匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于多属性编码及动态权重的图形匹配方法。输入两个待比较图形对象并各自转换为边属性邻接图，根据边属性邻接图中顶点与边的信息，分别对边属性邻接图中的各顶点进行包括基本属性和邻接属性在内的多属性编码，采用动态权重的方法层次化地计算边属性邻接图中每两个顶点之间的相似度，并存储形成顶点相似度映射矩阵，当顶点相似度映射矩阵的最大权匹配加权和最大时，可得到两个图形之间的相似距离及其对应边。本发明专利技术综合考虑了图形边的自身基本属性及其邻接属性，并根据其各自特点进行编码及相似度计算，不仅提高了图形匹配的稳定性和可靠性，也扩大了其适用范围。

A graph matching method based on multi attribute coding and dynamic weight

The invention discloses a graph matching method based on multi attribute coding and dynamic weight. Two graphic objects to be compared are input and converted into edge attribute adjacency graphs. According to the information of vertices and edges in edge attribute adjacency graphs, each vertex in edge attribute adjacency graphs is encoded by multiple attributes including basic attributes and adjacency attributes. The edge attribute adjacency graphs are computed hierarchically by dynamic weight method. The similarity between each vertex is stored to form a vertex similarity mapping matrix. When the maximum weight matching weighting sum of the vertex similarity mapping matrix is maximum, the similarity distance between two graphs and their corresponding edges can be obtained. The invention comprehensively considers the basic attributes and adjacent attributes of graph edges, and carries out coding and similarity calculation according to their respective characteristics, which not only improves the stability and reliability of graph matching, but also enlarges its application scope.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多属性编码及动态权重的图形匹配方法
本专利技术属于图形图像处理领域，特别是一种基于多属性编码及动态权重的图形匹配方法。
技术介绍
三维注册是指通过计算机图形学分析，获取三维空间中物体的准确三维坐标与姿态，根据获取的三维坐标将由计算机生成的虚拟物体绑定拼接到真实的三维空间中，以达到真实环境和虚拟物体的准确无缝融合，是实现各种增强现实系统的基础，也是需要解决的核心问题之一。基于模型关键帧的三维注册方法需要在在线阶段提取构建单目图像中的几何图形，并从离线阶段存储的图形中匹配到与之最为相似的关键帧图形。而由于离线阶段对视点球的离散处理，在线匹配得到的关键帧图形与实际单目图像中的图形很大可能存在视角差，如果直接对其进行注册会存在较大的误差。因此需要进一步获取关键帧图形与单目图像中零件投影图形之间的匹配点以对虚拟注册物体进行进一步的姿态优化。实现三维注册的关键在于提取并构建的零件投影图形与关键帧图形的相似距离计算以及获取两个图形之间的对应关系。现有技术中有一些图形匹配的方法，但是由于编码对象以及方式的限制，仍存在某些缺陷。中国专利一种多边形轮廓相似度检测方法(专利申请公开号：CN1053本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多属性编码及动态权重的图形匹配方法，其特征在于方法包括以下步骤：(1)输入两个待比较图形对象P1、P2并各自转换为边属性邻接图G1、G2，边属性邻接图G1、G2各自具有顶点集合V1、V2以及边集合E1和E2，顶点集合V1、V2中的每个顶点附带保存有待比较图形对象中边的几何类型和相对长度信息，边集合E1和E2中的每个边附带保存有待比较图形对象中边与边之间的邻接信息；(2)根据边属性邻接图G1、G2中顶点与边的信息，分别对边属性邻接图G1、G2中的各顶点进行边属性编码；(3)计算边属性邻接图G1和G2中每两个顶点之间的相似度，并将相似度结果作为顶点匹配权重存储在顶点相似度映射矩阵SM(G1...

【技术特征摘要】
1.基于多属性编码及动态权重的图形匹配方法，其特征在于方法包括以下步骤：(1)输入两个待比较图形对象P1、P2并各自转换为边属性邻接图G1、G2，边属性邻接图G1、G2各自具有顶点集合V1、V2以及边集合E1和E2，顶点集合V1、V2中的每个顶点附带保存有待比较图形对象中边的几何类型和相对长度信息，边集合E1和E2中的每个边附带保存有待比较图形对象中边与边之间的邻接信息；(2)根据边属性邻接图G1、G2中顶点与边的信息，分别对边属性邻接图G1、G2中的各顶点进行边属性编码；(3)计算边属性邻接图G1和G2中每两个顶点之间的相似度，并将相似度结果作为顶点匹配权重存储在顶点相似度映射矩阵SM(G1,G2)中；(4)利用最大权完美匹配Kuhn-Munkres算法计算相似度映射矩阵SM(G1,G2)的最大权匹配加权和SM(G1,G2)max，采用以下公式计算得到两个待比较图形对象P1、P2的相似距离S(P1,P2)：其中，V1、V2分别表示边属性邻接图G1、G2各自的顶点集合，|V1|、|V2|分别表示边属性邻接图G1、G2各自的顶点集合中的顶点总数量。2.根据权利要求1所述的基于多属性编码及动态权重的图形匹配方法，其特征在于：所述步骤(1)中待比较图形对象转换为边属性邻接图，具体处理步骤为：(1.1)将输入的CAD图形文件进行预处理，对所有图形元素在交点处进行打断，保证每个图形元素只有两个顶点；(1.2)以预处理后的CAD图形文件中的图形元素作为边属性邻接图中的顶点，针对预处理后的CAD图形文件中每个图形元素，提取几何类型、长度信息保存于各自的顶点中，同时找出所有相邻图形元素，并计算两相邻图形元素之间夹角的邻接信息保存在该两相邻图形元素对应的顶点之间的连接边中。3.根据权利要求1所述的基于多属性编码及动态权重的图形匹配方法，其特征在于：所述步骤(1)中的边属性邻接图用于表征待比较图形对象P1、P2的平面几何图形，边属性邻接图G＝(V,E)，其中V为边属性邻接图G中的顶点集合，对应于待比较图形对象中的边集合，包括边的几何类型和相对长度信息；E为边属性邻接图G中的边集合，对应于待比较图形对象中的边与边的邻接关系集合，包括边与边之间的夹角信息。4.根据权利要求1所述的基于多属性编码及动态权重的图形匹配方法，其特征在于：所述步骤(2)中，边属性包含基本属性和邻接属性，具体过程为：(2.1)基本属性由元素几何类型属性和元素相对长度属性组成：以边属性邻接图G1中顶点Vi1为例说明，根据顶点Vi1中附带保存的信息通过以下公式编码获得顶点Vi1的元素几何类型属性eTypei和元素相对长度属性eLengthi，并共同编码组成作为顶点Vi1的基本属性；其中，l为顶点Vi1所对应的待比较图形对象中边的长度，max{lg}为顶点Vi1所对应的待比较图形对象中所有边的最大长度，lg表示顶点Vi1所对应的待比较图形对象中的第g个边；(2.2)邻接属性由邻接元素数量属性、邻接元素类型属性和邻接元素夹角属性组成：(a)计算顶点Vi1的度数deg(Vi1)，并编码作为顶点Vi1的邻接元素数量属性eNumi；(b)针对边属性邻接图中与顶点Vi1相连的各顶点，统计各个顶点所对应的待比较图形对象中边的几...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘振宇，王科，刘达新，谭建荣，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33