相关视觉中基于位置相似性特征的点匹配问题研究

在研究相关视觉中的X光图像点匹配问题时,依据相关视觉中两幅图像的点具有位置相似性的特征,提出了基于“最小欧氏距离和约束”的匹配准则。该准则不同于一般点匹配问题中的基于灰度信息和基于区域特征的方法,它是利用顺序匹配算法原型,并依据两幅图像中标志点满足局部范围内对应点的相对位置不变这个条件,采用进化规划搜索算法不断调整标志点序列的顺序,通过使其对应点欧氏距离和最小来逼近最佳结果,从而在较低时间内取得了绝大部分点正确匹配的效果。经过实例测试和比较,验证了算法的有效性。最后总结了该算法的思想,并推广了它的应用。