形状分析是计算机视觉领域的一个热点研究方向,已经广泛应用于产品检测,安检系统,商标检索,医学图像分析,军事国防以及遥感图像分析等领域中。形状分析主要分为:形状提取、形状特征表示和描述及形状分类识别三部分内容。本文主要就形状特征表示和描述展开研究。　　 本文在已有的傅里叶描述子的基础上构造了一种含有相位信息的多尺度傅里叶描述子,并用于形状检索中,结果表明该方法取得了比不含相位信息的多尺度傅里叶描述子更好的结果。　　 由于多分辨率多边形提取的形状边界特征较多,所以考虑将提取的特征合并到三角形质心面积形状签名中。但三角形质心面积形状签名对噪声敏感且细微的边界变形会引起匹配的巨大错误,而多尺度在形状分析中的有一定的抗噪声和抗形变能力,所以在本文中提出了一种多尺度三角形质心面积形状表示和描述方法。　　 通过结合动态规划思想,利用动态时间弯曲距离将提出的方法用于基于形状相似性的图像检索。实验结果表明:该方法具有比三角形质心面积形状签名和空间角度关系方法更好的检索能力,并且不增加计算复杂度和匹配时间。新方法检索准确率很接近最好的多尺度的三角形面积表示方法,而计算复杂度明显低很多,匹配时间快了3倍多。