检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]安徽大学计算智能与信号处理实验室,合肥230039 [2]安徽大学数学系,合肥230039
出 处:《计算机工程与应用》2004年第34期42-44,共3页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金项目(编号:60143003);安徽省教育厅自然科学研究项目(编号:2003KJ005)资助
摘 要:图像配准是计算机视觉中目标识别的一种基本方法,其目的是在待识别图像中寻找与模型图像的最佳匹配。该文讨论以特征点表示的图像间的配准问题,利用矩阵分解理论推导出射影变换下特征点集配准的闭合公式,给出变换参数估计的算法,并用模拟数据和图像角点检测的真实数据加以验证。实验表明该方法精确、稳定、受噪声影响小。This paper investigates the image registration from feature point sets.Image registration is a fundamental object recognition method in computer vision and it aims to find best matches between two or more point sets when there are geometric distortions,point measurement errors and contamination present.Up to now,closed form solution has been developed for the similarity transformation.This paper concentrates on image registration from feature point sets whose transformation is projective and gives the closed form solution of the transformation parameters using the matrix decomposition theories.The algorithms are evaluated on both synthetic and real world images and the experiment results show that the methods given in this paper are accurate,stable and are only affected slightly by noise.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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