【摘 要】
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形态图是一种以观察者为中心的表达方法，它列举了一个物体所有可能的“定性”形象，即用最少的特征视图(二维线图)完整的表达一个三维物体，使三维物体识别转化为2D 与2D的匹配。
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形态图是一种以观察者为中心的表达方法，它列举了一个物体所有可能的“定性”形象，即用最少的特征视图(二维线图)完整的表达一个三维物体，使三维物体识别转化为2D 与2D的匹配。
本文对形态图的计算理论及计算方法，特征视图的边缘检测和特征点检测，基于形态图的三维物体识别算法等进行了研究，并在此基础上提出了基于有向面积的角点分类算法和改进的NRLCC 编码。同时将该改进的NRLCC 编码应用于三维物体识别，使基于形态图的三维物体识别转化为两个矩阵的匹配问题。该算法减小了数据存储量，提高了识别效率。
实验仿真结果表明，本文所提出的算法，不仅能对多面体物体进行识别，也能对包含曲面的物体进行识别。
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