【摘 要】
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针对经典灰度相关匹配算法耗时多的缺点,提出一种减少计算次数、提高匹配效率的新方法。该方法是先构造一幅相关图像,然后计算它与基准子图像的互相关数据并利用其符号分离候选匹配点,最后在匹配过程中,根据实时图像与相关图像的相关系数符号来选定匹配点区域,从而减少匹配计算次数,提高匹配速度。理论分析和实验表明,该方法不但能够保持经典灰度相关匹配算法具有较高的匹配精度和较强的抗噪能力的特点,而且大大缩短了匹配时
【机 构】
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华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（F60135020）
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针对经典灰度相关匹配算法耗时多的缺点,提出一种减少计算次数、提高匹配效率的新方法。该方法是先构造一幅相关图像,然后计算它与基准子图像的互相关数据并利用其符号分离候选匹配点,最后在匹配过程中,根据实时图像与相关图像的相关系数符号来选定匹配点区域,从而减少匹配计算次数,提高匹配速度。理论分析和实验表明,该方法不但能够保持经典灰度相关匹配算法具有较高的匹配精度和较强的抗噪能力的特点,而且大大缩短了匹配时间,使得经典灰度相关算法能够在实际中得以应用。
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