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为了解决强噪声干扰、部分遮挡等复杂环境下的图像匹配问题,给出了一种鲁棒的图像匹配算法。在引进圆约束的条件下,对点点间距离给出了一种新的定义。在此基础上,对经典Hausdorff距离进行改进,提出了一种新的度量,即最小最大圆度量。以此度量作为景象匹配的相似性度量,并在搜索的过程中采用圆形窗,获得了一种鲁棒的图像匹配方法,即基于最小最大圆度量的鲁棒模板匹配方法。多组实验与分析表明,该算法可以有效地解决存在旋转、灰度对比度变化、噪声干扰、部分遮挡与强光饱和等变换与干扰存在下的景象匹配定位问题。