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| 基于相似度加权的自适应HD算法 | |
| 作者姓名： | 黄华 颜恺 齐春 |
| 作者单位： | 1.西安交通大学电子与信息工程学院 西安 710049 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(60703003,60641002)资助~~ |
| 摘 要： | Hausdorff距离(Hausdorff distance, HD)是一种点集与点集之间的距离测度, 常用于目标物体的匹配、跟踪和识别等. 本文在分析经典HD及改进算法的基础上, 提出了一种基于相似度加权的自适应HD (Adaptive Hausdarff distance, AHD)算法. AHD算法利用不同点到点集的最小距离的个数作为匹配相似度的测量, 并舍弃对判断匹配几乎没有作用的较大的点到点集的最小距离值; 同时根据点到点集的最小距离自适应选择权值, 从而得到一种基于相似度测量加权系数; 通过利用部分点到点集的最小距离和基于相似度的加权平均, 既增强了算法的鲁棒性, 又尽可能地保证了算法的精度. 实验结果显示, AHD算法在匹配准确性、抵抗噪声和遮挡干扰等方面性能良好. |
| 关 键 词： | Hausdorff距离 图像匹配 相似度加权 |
| 收稿时间： | 2008-04-10 |
| 修稿时间： | 2008-06-10 |
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