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]重庆邮电大学重庆高校微电子工程重点实验室,重庆400065
出 处:《重庆大学学报(自然科学版)》2013年第4期87-92,共6页Journal of Chongqing University
基 金:国家自然科学基金资助项目(51075420);重庆市自然科学基金重点资助项目(CSTC2012jjB40009)
摘 要:图像匹配是图像分析领域中的一个很重要的研究内容。图像相关性的研究是提高图像匹配精度的关键,分形由于具有自相似这一重要特征在充分利用图像相关性方面独具潜力。本文提出了一种基于分形维数的亚像素图像匹配算法,该方法通过在被匹配图中遍历搜索模板子区和对子区进行次子区划分,采用最优盒计数法求取模板子区和搜索子区中次子区的分形维数,根据统计相关性原理找到相似性最大位置,然后利用分形插值法将匹配点定位到亚像素级,实现高精度的图像匹配。实验证明,该方法具有良好的匹配效果。Image matching is very important in the field of image analysis.Studying on image correlation is the key to improve the accuracy of image matching while the fractal self-similarity has the unique potential in making full use of image correlation.This paper presents an algorithm of the sub-pixel image matching based on fractal dimension.Firstly,by searching template subarea based on traverse in being matched image,the sub-subareas are classified.Then,the fractal dimension of subareas and sub-subareas is calculated by using optimal box counting method.Similarity maximum position can be found according to the statistical correlation.Finally,fractal interpolation method is used to improve the precision of image matching.Both theoretical analysis and experimental results show that this approach has good matching results.
分 类 号:TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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