【摘 要】
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在传统形状上下文匹配算法的基础上做出改进,使其能满足边缘轮廓点的匹配。一方面,本文引入双局部二进制模式DLBP(Double Local Binary Pattern)纹理特征权重值,利用梯度信息使得该算法对噪声、光照变化等具有较高鲁棒性,提高匹配精度。另一方面,本文提出联合极线约束相似性度量,利用极线约束将匹配搜索空间限定在对应理论匹配点的较小矩形窗口范围内,从而减少搜索空间的复杂度,增强算法实
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在传统形状上下文匹配算法的基础上做出改进,使其能满足边缘轮廓点的匹配。一方面,本文引入双局部二进制模式DLBP(Double Local Binary Pattern)纹理特征权重值,利用梯度信息使得该算法对噪声、光照变化等具有较高鲁棒性,提高匹配精度。另一方面,本文提出联合极线约束相似性度量,利用极线约束将匹配搜索空间限定在对应理论匹配点的较小矩形窗口范围内,从而减少搜索空间的复杂度,增强算法实时性,同时使得匹配点对具有更高的精度。最后通过实验表明本文算法的有效性和实用性。
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