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]武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉430081
出 处:《计算机应用》2012年第11期3161-3163,3167,共4页journal of Computer Applications
基 金:武汉市科技技术局资助项目(201110821236)
摘 要:针对采用Hausdorff距离描述两组点集之间相似程度时对孤立点噪声敏感的问题,提出一种基于向量长度的Hausdorff距离图像匹配方法。考虑图像中像素点之间的相互关系,连接图像中一个像素点和其他点构成一个向量长度集合,每个像素点对应一个向量长度集合,进行图像匹配时,计算模板图像中每个像素点的向量长度集合与待匹配图像中像素点向量长度集合的改进Hausdorff距离,从而得到匹配的量化结果。实验表明,新方法处理噪声图像具有较好的鲁棒性。Hausdorff distance is sensitive to acnodes when using it as the measure to describe the similarity of two point sets.Therefore,a new image matching method based on Hausdorff distance of vector length was proposed.Considering the mutual correlation of pixels in the image,one pixel was connected to the others in one image,a set of vector lengths was composed,and then each pixel corresponded to one vector length set.Then,the modified Hausdorff distance between the vector length set corresponding with each pixel in template image and matching image was computed out.At last,quantified image matching results were obtained.The experiment shows that,the efficiency of the new method to deal with image matching problems in random noisy situations is so remarkable.
关 键 词:向量长度 Hausdroff距离 图像匹配 鲁棒性 孤立点噪声 相似度量
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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