【摘 要】
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针对传统ORB算法在进行图像模板匹配时稳健性和精确性较低的问题,提出了一种基于交叉检验ORB和最大相关熵准则(MCC)的图像模板匹配算法。首先对模板图像和目标图像分别进行OR
【机 构】
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江苏医药职业学院; 大连海洋大学;
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK2015609)资助项目
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针对传统ORB算法在进行图像模板匹配时稳健性和精确性较低的问题,提出了一种基于交叉检验ORB和最大相关熵准则(MCC)的图像模板匹配算法。首先对模板图像和目标图像分别进行ORB特征点检测,得到模板特征点集和目标特征点集,并利用各点的特征描述符建立两特征点集间的对应关系;然后对建立好对应关系的特征点对进行交叉检验,利用特征点的邻域支持点集从正逆两个方向计算对应点对的准确性;接着在剔除准确性较低的对应特征点对后,通过优化基于最大相关熵准则的代价函数实现两特征点集的精确仿射配准;最终完成图像模板在目标图像中的稳健匹配。该算法在处理大姿态形变和低分辨率下的图像模板匹配问题时具有较强的精确性和稳健性,在公共数据集上的实验验证了该算法优于当前主流的图像模板匹配算法。
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