随着计算机和互联网的快速发展,很多基于图像中形状的应用已广泛分布于软件市场,对图像形状进行有效的处理已经成为了迫在眉睫的需要。目前对形状进行的操作主要有形状匹配、形状识别、形状分类、形状检索等。在这些操作中,都需要对形状进行比较,需要了解形状的结构。分支结构在各种形状中都是非常常见的,不论是人造的物体还是自然界存在的物体,都包含分支结构,比如动物的尾巴或者是昆虫的触角等。这些分支结构通常形状不规则、大小不一、数量不等。所以对分支结构的检测和分析,将可以为形状的处理提供很大的帮助。现行的形状分解的方法有很多种,比如形状凸分解和最小近凸分解,但是仍然需要一个鲁棒性强的方法来处理各种分支结构。尤其是当形状中存在着大量的变形或是噪声,这种复杂的结构将给形状匹配、识别、分类、检索等处理操作带来了很多困难,引起过量计算、提高匹配代价以及降低准确率等问题。本文作者根据可视性原理设计了一个形状描述符并且提出一个有效的方法,可以进行2D形状中分支结构的检测。最直观的想法是,对于分支结构上的点,在其视点向整个形状看,只能看到一少部分的点。同时,点的可视性要比其凹凸特性更加的稳定。为了说明此分支结构检测方法的鲁棒性和有效性,作者在包含大量变形和噪声的形状上做了扩展实验。