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摘要:
为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题.本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法.采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率.随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述.引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配.最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化.实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度.
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文献信息
篇名 基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法
来源期刊 井冈山大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像匹配 FAST特征检测 SURF机制 SSIM模型 相似度模型 角度制约规则
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 39-44,51
页数 7页 分类号 TP391
字数 3943字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-8085.2019.02.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵华 14 21 3.0 4.0
2 马凤娟 9 7 1.0 2.0
3 宋大伟 7 5 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像匹配
FAST特征检测
SURF机制
SSIM模型
相似度模型
角度制约规则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
井冈山大学学报(自然科学版)
双月刊
1674-8085
36-1309/N
大16开
江西省吉安市青原区
2010
chi
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