基于選擇性關注和時空相關的數(shù)字圖像匹配.pdf

1、該文通過對傳統(tǒng)的各種相關算法的分析,提出了基于選擇性關注和時空相關的數(shù)字圖像匹配方法.文章提出了按照人類認識事物的一般方式,即由粗到細、由大至小的方法進行圖像匹配的系統(tǒng)流程.這樣就把圖像的匹配分解成粗匹配和精匹配兩個部分.在實現(xiàn)圖像粗匹配的過程中,文章提出了利用流域(Watershed)的方法對待匹配的圖像進行區(qū)域分割,實現(xiàn)圖像的選擇性關注.這樣既可以有效的提取圖像的邊緣,減少相關匹配的信息量,又可以避免由于信息的過分丟失而造成的誤匹配

2、.然后再對分割后的進行相關性計算,得到若干相關峰的極值點,把這些點及其鄰域作為粗匹配的定位點.在實現(xiàn)粗匹配的過程中,文章針對已有的灰度積相關算法的缺點,提出了融合時序圖像的相關信息,引入累積矩陣,得到了新的相關度量函數(shù).整個圖像匹配系統(tǒng)正是通過粗匹配得到的粗定位點及其鄰域作為粗匹配的累積點,通過疊加時序圖像的相關峰值得到最后的相關峰平面,然后對新的相關峰平面進行搜索排序,從而得到最終的匹配定位點.通過實驗論證,這種方法在不增加算法時間復