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支持向量像素抽样的快速图像匹配方法
引用本文:程辉,田金文,柳健.支持向量像素抽样的快速图像匹配方法[J].光电工程,2005,32(12):39-42.
作者姓名:程辉  田金文  柳健
作者单位: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,湖北,武汉,430074
摘    要:提出了一种新的支持向量(SupportVectorMachines,SVM)回归的快速图像匹配方法。该方法将匹配模板图像中每个像素的位置坐标和灰度信息作为训练样本,通过选择合适的模型参数,进行SVM回归训练,获得少量的支持向量。依据SVM位置坐标对模板图像进行像素抽样,实现匹配数据的有效压缩。定义了图像支持特征向量,用少量的特征数据描述整幅图像变化的结构信息,保证了匹配数据的置信度。采用相关系数作为相似性测度,实现互相关匹配。实验结果显示,在一幅100×100的光学图像中提取85个支持特征向量点作为匹配数据,匹配概率可达到100%,匹配速度比传统相关匹配方法快近四倍。

关 键 词:支持向量  图像匹配  图像特征  相关匹配
文章编号:1003-501X(2005)12-0039-04
收稿时间:2004-09-22
修稿时间:2005-09-20

Novel image matching algorithm based on support vector machines
CHENG Hui,TIAN Jin-wen,LIU Jian.Novel image matching algorithm based on support vector machines[J].Opto-Electronic Engineering,2005,32(12):39-42.
Authors:CHENG Hui  TIAN Jin-wen  LIU Jian
Abstract:
Keywords:Support vector machines  Image matching  Image feature  Cross-correlation matching
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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