新的形状描述方法

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新的形状描述方法
A.基于外接圆采样特征的轮廓特征描述算子（边界质心距直方图 + 外接圆采样三角形半径直方图）
步骤：
1.找出图形边界点，从而求出质心.
2.求各边界点到质心的距离，归一化，10等分，构建质心距离直方图。(量化)
3.对边界点进行采样，按照参数等距选取一些边界采样点，然后将每两个采样点加上质心构成一个三角形，计算该三角形的外接圆半径，最后将半径值归一化，做出外接圆半径直方图。（量化）
ps：需要注意的是，根据外接圆公式推算，不可以密集采样，否则将产生定值。
表示差异：分别对两幅图像，每个直方图的每个区间的值做欧式距离，然后求和，就是整体差异。

B.基于兴趣点及其空间分布特征的区域特征描述子（兴趣点匹配个数 + 兴趣点外接圆10等分兴趣点分布直方图）
步骤：
1.通过KLT检测兴趣点算法，提取兴趣点，每个兴趣点包括特征值和坐标两部分。
2.计算出所有兴趣点的最小外接圆
3.将圆形10等分，统计每个区域中的点的个数，从而构建兴趣点分布直方图。（量化）
表示差异：（1-计算两幅图的兴趣点匹配的所占比例） + 两幅图的兴趣点分布直方图的欧式距离，求和即是他们的总体差异。

总结：新的形状描述方法，一个是基于图像轮廓的，另一个是基于图像区域的。新提出的创新点就在于，通过新增了外接圆的概念，建立起孤立的边界点和兴趣点之间的联系，从而增加了图像描述和索引的准确性。