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一种有效的无序多图像分组及其拓扑有序化的算法
1
作者
于辉
张忠秋
王丽芳
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期412-417,共6页
针对大规模三维重建应用中多幅无序图像的分组及其有序化问题,提出一种鲁棒的无序图像分组方法。首先,对大量无序图像提取SIFT(scale invariant feature transform)特征,接着采用DBH(dichotomy based hash)算法对图像特征集合进行快速匹...
针对大规模三维重建应用中多幅无序图像的分组及其有序化问题,提出一种鲁棒的无序图像分组方法。首先,对大量无序图像提取SIFT(scale invariant feature transform)特征,接着采用DBH(dichotomy based hash)算法对图像特征集合进行快速匹配,最后应用一种新的基于图像内容的图像相似度度量准则,将无序图像分组并采用视图生成树拓扑化组内图像。实验结果表明,该算法能快速有效地对无序图像分类并拓扑化。
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关键词
多视图匹配
简单二分哈希
图像分组
相似性度量
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题名
一种有效的无序多图像分组及其拓扑有序化的算法
1
作者
于辉
张忠秋
王丽芳
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
2011年第3期412-417,共6页
基金
航空基金(2010ZD53
2009ZD53044)
西北工业大学种子基金(Z2011138)资助
文摘
针对大规模三维重建应用中多幅无序图像的分组及其有序化问题,提出一种鲁棒的无序图像分组方法。首先,对大量无序图像提取SIFT(scale invariant feature transform)特征,接着采用DBH(dichotomy based hash)算法对图像特征集合进行快速匹配,最后应用一种新的基于图像内容的图像相似度度量准则,将无序图像分组并采用视图生成树拓扑化组内图像。实验结果表明,该算法能快速有效地对无序图像分类并拓扑化。
关键词
多视图匹配
简单二分哈希
图像分组
相似性度量
Keywords
image processing, algorithms, image reconstruction, feature extraction, topology , strategic planning, feature matching, dichotomy-based Hash （ DBH ） algorithm, unordered image grouping, similarity measure
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
一种有效的无序多图像分组及其拓扑有序化的算法
于辉
张忠秋
王丽芳
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
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