计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (3): 223-225.

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基于奇异值分解的宽基线图像匹配算法

岳思聪 郑江滨 赵荣椿   

  1. 西北工业大学,西安710072
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文受国家“863”高技术研究发展计划项目基金(2006AA012324,2007AA012314)课题资助.

YUE Si-cong ,ZHENG Jiang-bin, ZHAO Rong-chun (Northwestern Polyteehnieal University,Xi'an 710072,China)   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 图像匹配是计算机视觉中许多应用研究的基础。窄基线匹配技术虽然较为成熟,但是解决能力有限,不能处理较大的尺度、旋转、亮度以及仿射变化引起的宽基线图像序列的匹配。针对宽基线图像序列匹配的特点,在分析传统SVD匹配算法不足的基础上,引入具有尺度和旋转不变性的特征,改进邻近矩阵的度量方式,设计了一种新的基于奇异值分解的宽基线自动匹配算法。通过对比实验表明,该算法性能优于基于SIFT距离的匹配器和原SVD匹配算法,对于存在较大的尺度、旋转、亮度等宽基线变化的图像序列,能够自动获得更多的正确匹配点对和较高的准确性,鲁

关键词: 图像匹配 特征点对应 奇异值分解

Abstract: Image correspondence is a key problem in computer vision. Although many matching technique in short-baseline have been developed, the wide-baseline correspondence problem with large scale, rotation, illumination and affine transformations is still not tac

Key words: Image matching, Feature point correspondence, Singular value decomposition

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