中文摘要：

本项目采用基于图像内容的方法进行尺度不变的直线曲线检测与匹配研究，深入分析直线曲线的尺度空间变化特性与形状尺度特性，解决了直线曲线不同大小支撑区域的统一描述问题，为缓解长期以来直线曲线匹配技术进展缓慢的现状提供了一种新的研究思路。本课题主要研究内容包括(1)高斯尺度自动选择，主要研究极值能量函数的构造与尺度空间中极值位置检测；(2)形状尺度自动选择，包括利用直线曲线自身形状信息选择，利用形状尺度- - 描述子变化量曲线选择；(3)描述子构造与匹配，主要研究不同大小支撑区域的统一描述与误匹配去除策略。本课题的主要研究成果- - 尺度不变的直线曲线检测与匹配算法，必将为三维重建、物体识别及图像检索等领域提供核心技术。

结论摘要：

本项目采用基于图像内容的方法进行直线曲线检测与匹配方法研究，为缓解长期以来直线曲线匹配技术进展缓慢的现状提供一种新的研究思路。本研究的主要内容包括(1)直线曲线检测方法研究，利用直线曲线的结构和几何形状信息，实现了任意多边形和规则几何图形的简单快速检测；(2)尺度不变的直线曲线匹配方法研究，深入分析直线曲线的尺度空间变化特性与形状尺度特性，提出了基于亮度序的直线曲线匹配描述子，旋转、视角变化及光照变化图像具有鲁棒性，在准确性方面也优于现有方法。相关成果获得发明专利授权4项，申请发明专利1项；发表SCI收录期刊论文3篇，EI收录期刊论文3篇，EI收录会议论文4篇，其他期刊论文6篇。本课题的研究成果能够为三维重建、物体识别及图像检索等领域提供核心技术。