原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
图像特征匹配的准确度直接影响着图像分析与处理的效率与性能,所以要对图像的特征匹配点进行提纯和过滤.首先使用SWT算法从图像中提取显著特征,建立粗略的匹配关系,利用最近邻比策略初始化特征匹配点的匹配概率,然后基于混合模型的最大似然估计采用EM算法建立匹配点之间的空间转换模型.EM迭代收敛之后,通过其对应关系过滤掉错误的匹配点.实验数据表明,本方法提纯的平均精度可以达到96.8%,平均召回率为81.6%,平均时间消耗为3.1s.采用该方法提取到的正确匹配点数高于其他算法,同时对包括大视角差、光线变化和仿射变换等大多数变换具有鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于最大似然估计准则的特征匹配点提纯算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 图像特征匹配 最大似然估计 EM算法 最近邻比
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 3885-3888
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0584
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 杨会君 西北农林科技大学信息工程学院 11 9 2.0 2.0
2 张建锋 西北农林科技大学信息工程学院 31 124 7.0 10.0
3 史素霞 西北农林科技大学信息工程学院 1 1 1.0 1.0
4 杨茜 西北农林科技大学信息工程学院 3 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像特征匹配
最大似然估计
EM算法
最近邻比
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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