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基于一致性敏感哈希的高精确度图像匹配算法
被引量：
2
1
作者
蒋子贤
《太赫兹科学与电子信息学报》
2022年第5期479-485,512,共8页
针对基于特征点的图像匹配方式在复杂纹理场景中匹配效果不理想的问题,提出一种将加速稳健特征算法(SURF)与一致性敏感哈希匹配结合的图像匹配算法(CSH)。使用SURF算法对图像进行特征点提取,再以特征点为圆心构建特征区域,最后对特征区...
针对基于特征点的图像匹配方式在复杂纹理场景中匹配效果不理想的问题,提出一种将加速稳健特征算法(SURF)与一致性敏感哈希匹配结合的图像匹配算法(CSH)。使用SURF算法对图像进行特征点提取,再以特征点为圆心构建特征区域,最后对特征区域使用CSH进行匹配,从而实现高精确匹配。为了进一步加快算法运行速度,对现有的SURF算法进行修改,在提取SURF特征点时去除了对于特征点方向的计算。仿真实验证明,算法较一般的特征算法在复杂纹理图像匹配中效果更佳,且较CSH算法效率提升了10%~15%。
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关键词
图像
匹配
纹理
匹配
加速稳健特征
算法
一致性敏感哈希匹配算法
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职称材料
一种用于图像匹配的快速有效的二分哈希搜索算法
被引量：
1
2
作者
何周灿
王庆
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期609-615,共7页
文章针对高维图像特征的匹配问题,提出一种新的二分哈希搜索算法(Dichotomy BasedHash,DBH)。对具有大尺度旋转、缩放、视点和噪声变化的图像进行匹配,结果表明DBH可以较大提高最近邻搜索精度和查全率-查错率性能,从而获得较好的图像粗...
文章针对高维图像特征的匹配问题,提出一种新的二分哈希搜索算法(Dichotomy BasedHash,DBH)。对具有大尺度旋转、缩放、视点和噪声变化的图像进行匹配,结果表明DBH可以较大提高最近邻搜索精度和查全率-查错率性能,从而获得较好的图像粗匹配结果。该算法搜索性能优于BBF(Best Bin First)算法,同时也比高维Hash搜索算法LSH(Local Sensitive Hash)更快更精确。
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关键词
图像处理
数据结构
算法
图像
匹配
最优分区优先搜索
局部
敏感
散列
二分
哈希
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职称材料
题名
基于一致性敏感哈希的高精确度图像匹配算法
被引量：
2
1
作者
蒋子贤
机构
南京工业大学计算机科学与技术学院
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2022年第5期479-485,512,共8页
基金
江苏省“六大人才高峰”基金资助项目(2012-WLW-023)。
文摘
针对基于特征点的图像匹配方式在复杂纹理场景中匹配效果不理想的问题,提出一种将加速稳健特征算法(SURF)与一致性敏感哈希匹配结合的图像匹配算法(CSH)。使用SURF算法对图像进行特征点提取,再以特征点为圆心构建特征区域,最后对特征区域使用CSH进行匹配,从而实现高精确匹配。为了进一步加快算法运行速度,对现有的SURF算法进行修改,在提取SURF特征点时去除了对于特征点方向的计算。仿真实验证明,算法较一般的特征算法在复杂纹理图像匹配中效果更佳,且较CSH算法效率提升了10%~15%。
关键词
图像
匹配
纹理
匹配
加速稳健特征
算法
一致性敏感哈希匹配算法
Keywords
image matching
texture matching
Speeded Up Robust Features
Coherency-Sensitive Hashing
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种用于图像匹配的快速有效的二分哈希搜索算法
被引量：
1
2
作者
何周灿
王庆
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期609-615,共7页
基金
国家自然科学基金(60873085)
国家"863"项目(2007AA01Z314
+1 种基金
2009AA01Z332)
"新世纪优秀人才"计划(NCET-06-0882)资助
文摘
文章针对高维图像特征的匹配问题,提出一种新的二分哈希搜索算法(Dichotomy BasedHash,DBH)。对具有大尺度旋转、缩放、视点和噪声变化的图像进行匹配,结果表明DBH可以较大提高最近邻搜索精度和查全率-查错率性能,从而获得较好的图像粗匹配结果。该算法搜索性能优于BBF(Best Bin First)算法,同时也比高维Hash搜索算法LSH(Local Sensitive Hash)更快更精确。
关键词
图像处理
数据结构
算法
图像
匹配
最优分区优先搜索
局部
敏感
散列
二分
哈希
Keywords
image processing
data structures
algorithms
image matching
best bin first（BBF）
local sensitive hash（LSH）
dichotomy-based hash（DBH）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于一致性敏感哈希的高精确度图像匹配算法
蒋子贤
《太赫兹科学与电子信息学报》
2022
2
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职称材料
2
一种用于图像匹配的快速有效的二分哈希搜索算法
何周灿
王庆
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
在线阅读
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职称材料
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