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采用具有良好稳定性和旋转不变性的奇异值作为匹配特征,根据奇异值的数值特点提出以加权距离作为相似性的度量;采用变模板分级匹配的策略,使得在进行大模板匹配时的匹配运算量大大降低·通过加入噪声、灰度变化和旋转变化的景像匹配实验,证实了该算法的有效性和鲁棒性·
SVD特征的快速景像匹配方法
【摘 要】
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采用具有良好稳定性和旋转不变性的奇异值作为匹配特征,根据奇异值的数值特点提出以加权距离作为相似性的度量;采用变模板分级匹配的策略,使得在进行大模板匹配时的匹配运算量大大降低·通过加入噪声、灰度变化和旋转变化的景像匹配实验,证实了该算法的有效性和鲁棒性·
【机 构】
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解放军理工大学工程兵工程学院,南京航空航天大学自动化学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院
【出 处】
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计算机辅助设计与图形学学报
【发表日期】
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2006年02期
【基金项目】
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航空科学基金（01C15001）
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