SVD特征的快速景像匹配方法

被引：7

作者：

芮挺 ^{[1
]}

丁健 ^{[1
]}

王金岩 ^{[2
]}

张金林 ^{[1
]}

机构：

[1] 解放军理工大学工程兵工程学院

[2] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

来源：

关键词：

景像匹配; 奇异值分解; 变模板匹配;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

采用具有良好稳定性和旋转不变性的奇异值作为匹配特征,根据奇异值的数值特点提出以加权距离作为相似性的度量;采用变模板分级匹配的策略,使得在进行大模板匹配时的匹配运算量大大降低·通过加入噪声、灰度变化和旋转变化的景像匹配实验,证实了该算法的有效性和鲁棒性·

引用

页码：212 / 216

页数：5

共 4 条

[1] 一种基于局部投影熵的图像匹配新算法 [J].

刘雅轩 ;

苏秀琴 ;

王萍 .

[2] 基于奇异值分解和判别式KL投影的人脸识别 [J].

周德龙 ;

高文 ;

赵德斌 .

[3] 模糊相似度景像匹配算法研究 [J].

黄锡山 ;

陈哲 .

[4] 用于实时跟踪的快速匹配算法 [J].

熊国清 ;

于起峰 .