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一种基于奇异值分解的图像匹配算法

文献类型:期刊论文

作者赵峰1; 黄庆明1; 高文2
刊名计算机研究与发展
出版日期2010
卷号000期号:1.0页码:23
关键词图像匹配 奇异值分解 归一化互相关 旋转不变性 相似性度量 SVD-SIFT
ISSN号1000-1239
英文摘要图像匹配技术在计算机视觉、遥感和医学图像分析等领域有着广泛的应用背景.针对传统的相关匹配算法计算量大、对图像旋转敏感等问题,提出一种新的基于奇异值分解的图像匹配算法.首先在待匹配图像中分别提取带主方向的角点作为特征点,通过计算特征点间经旋转补偿的归一化互相关值建立特征点相似度矩阵,然后利用奇异值分解算法生成特征点匹配矩阵并获得特征点间的一一对应关系.在复杂自然图像上的实验结果表明,算法能够匹配任意角度旋转的图像,对局部遮挡、光照变化、随机噪声等具有较强的健壮性,并具有较快的计算速度和较高的匹配精度.此外,该算法易于和其他匹配技术进行融合并获得性能提升,其与SIFT描述子结合的匹配实验结果表明,该算法具有良好的扩展性和实用性.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36831]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.北京大学
推荐引用方式
GB/T 7714
赵峰,黄庆明,高文. 一种基于奇异值分解的图像匹配算法[J]. 计算机研究与发展,2010,000(1.0):23.
APA 赵峰,黄庆明,&高文.(2010).一种基于奇异值分解的图像匹配算法.计算机研究与发展,000(1.0),23.
MLA 赵峰,et al."一种基于奇异值分解的图像匹配算法".计算机研究与发展 000.1.0(2010):23.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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