【摘 要】
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在不同大小的实时图像(假定为小)和基准图像(假定为大)的匹配算法中,最常用的方法是互相关匹配算法,但如果对每个点都计算二维相关函数则计算量非常大.文章提出对图像的匹配
【机 构】
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华中科技大学图像所,华中科技大学图像所
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在不同大小的实时图像(假定为小)和基准图像(假定为大)的匹配算法中,最常用的方法是互相关匹配算法,但如果对每个点都计算二维相关函数则计算量非常大.文章提出对图像的匹配采用粗、精两步快速匹配的方法:首先将实时图像每一列灰度值相加,形成一个一维信号,用此一维信号到基准图生成的一维信号中用一维相关函数进行粗匹配,实现降维和提高速度的目的.然后将相关函数值中较大的一些点作为备选点,在原图中利用这些不多的备选点计算二维相关函数,相关函数值最大的点即为最佳匹配点,实现精匹配.在一维匹配中采用隔4列、隔3行取一个点的像
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