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基于空间约束的正则化流形学习影像匹配方法
引用本文:李爱霞,关泽群,冯甜甜,周敏璐.基于空间约束的正则化流形学习影像匹配方法[J].计算机工程与应用,2012,48(8):164-167.
作者姓名:李爱霞  关泽群  冯甜甜  周敏璐
作者单位:同济大学 测量与国土信息工程系,上海 200092
基金项目:国家自然科学基金(No.41171327);同济大学人才基金资助项目(No.0200144055);青年优秀人才培养行动计划(No.0250219047);光华同济土木学院基金.
摘    要:针对大数据量的影像匹配问题,提出了一种基于正则化流形学习的影像匹配方法。该方法利用曼哈顿距离方法计算特征点SIFT描述符的相似性,并在此基础上增加同一幅影像中特征点之间的空间结构关系作为正则化项,采用流形学习方法将两幅影像中的特征点共同映射到同一流形空间;根据最小距离方法进行特征点的匹配。通过选取四种不同来源的影像对进行实验,与SVD-SIFT方法、LE-SIFT方法进行综合分析,结果表明该方法在匹配性能上优于现有方法,而且该方法具有线性复杂度,适用于处理特征点数量较大的影像匹配。

关 键 词:空间约束  流形学习  正则化  曼哈顿距离  

New manifold regularization image matching algorithm based on spatial constraints
LI Aixia , GUAN Zequn , FENG Tiantian , ZHOU Minlu.New manifold regularization image matching algorithm based on spatial constraints[J].Computer Engineering and Applications,2012,48(8):164-167.
Authors:LI Aixia  GUAN Zequn  FENG Tiantian  ZHOU Minlu
Affiliation:Department of Surveying and Geo-informatics, Tongji University, Shanghai 200092, China
Abstract:
Keywords:spatial constraints  manifold  regularization  Manhattan distance
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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