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题名连续蒙特卡洛算法下图像匹配问题的研究
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作者
刘美菊
杨宏钰
李凌燕
高恩阳
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机构
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2017年第5期973-977,共5页
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基金
辽宁省教育厅项目(L2013225)
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文摘
针对传统形状上下文算法在图像内部变形,发生遮挡的情况下匹配率较低的问题,提出一种基于形状上下文的连续蒙特卡洛算法。对其准确性和时效性进行验证。并和算法Sift,PA,ULA,TBA进行对比。首先,对图像特征点分别计算点模式形状上下文信息。利用卡方距离得到初匹配。其次,利用初匹配结果构建图模型,构造亲近矩阵,将亲近矩阵进行整数二次规划,以得出最优匹配方案。最后,对最优匹配方案进行图模型的重构与连续分配。实验结果表明,所提出的算法在保证较高图像匹配率的同时,对图像视角不同和尺度不同以及内部遮挡的条件具有很好的鲁棒性。
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关键词
图像匹配
连续蒙特卡洛算法
形状上下文
卡方距离
亲近矩阵
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Keywords
Graph matching
sequential Monte Carlo algorithm
shape context
chi-square distance
affinity matrix
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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