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一种全局优化的多面体凸分解匹配方法
引用本文:刘文予,李华.一种全局优化的多面体凸分解匹配方法[J].红外与毫米波学报,2004,23(2):139-142.
作者姓名:刘文予  李华
作者单位:华中科技大学电子与信息工程系图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北,武汉,430074
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (60 2 73 099,69973 0 18)
摘    要:提出了一种全局优化的多面体匹配方法,该方法对物体的拓扑关系和结构关系进行多级匹配,利用全局优化的松驰迭代方法减少匹配误差,并由匹配的一致性准则进行匹配结果的检测,根据物体的内在特征来进行匹配,从而解决非同构物体的匹配.可广泛应用于物体识别、三维物体重建、医学图象处理等领域,实验证明此方法质量好、自动化程度高,是一种有效的全局优化结构匹配方法.

关 键 词:全局优化  多面体  凸分解  松驰迭代  拓扑关系  多级匹配  匹配误差  图相识别技术
文章编号:1001-9014(2004)02-0139-04
收稿时间:2003/6/24
修稿时间:2003年6月24日

GENERAL OPTIMIZATION METHOD OF POLYHEDRON CONVEX DECOMPOSING MATCHING
LIU Wen Yu,LI Hua.GENERAL OPTIMIZATION METHOD OF POLYHEDRON CONVEX DECOMPOSING MATCHING[J].Journal of Infrared and Millimeter Waves,2004,23(2):139-142.
Authors:LIU Wen Yu  LI Hua
Abstract:By decomposing polyhedron each into a set of several individual convex sub sets. A general optimization matching method was proposed. The matching process was divided into two steps for optimal mapping: topoligic relationship matching and structure relationship matching. And the relax iteration was used to reduce the matching error. This method can solve the morbid problem of two non homotopic objects matching. The experiments show that the method is a topologic relationship matching and it can be widely used in objects recognition, 3D object construction and medical image analysis.
Keywords:polyhedron  matching  relax iteration  general optimization  convex decomposing
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