首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于稀疏方位超图匹配的图像配准算法
引用本文:陈华杰.基于稀疏方位超图匹配的图像配准算法[J].光电子.激光,2010(12):1865-1870.
作者姓名:陈华杰
作者单位:杭州电子科技大学信息与控制研究所通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60905016,60805013); “十一五”国防预研基金资助项目
摘    要:为提高超图匹配的正确匹配率并降低其计算复杂度,提出了一种基于稀疏方位超图匹配的图像配准算法。提取图像的结构特征点为图节点,采用最小生成树算法获取节点间的主要连接关系,并用包含邻近的节点与边的三元组结构定义超边,计算超边的方位角度信息,由此构建稀疏方位超图;利用方位信息构建亲近矩阵,并采用全局最优匹配方法实现匹配。实验表明,对于实际图像的配准,该算法既具有较低的计算复杂度,又有良好的匹配效果。

关 键 词:稀疏方位超图  最小生成树  图像配准

Image registration algorithm based on sparse position hypergraph matching
CHEN Hua-jie.Image registration algorithm based on sparse position hypergraph matching[J].Journal of Optoelectronics·laser,2010(12):1865-1870.
Authors:CHEN Hua-jie
Affiliation:CHEN Hua-jie,FENE Wei-ping,LIN Yue-song,GUO Yun-fei(Key Laboratory of National Defense for Communication Information Transmission , Fusion Technology,Institute of Information , Control,Hangzhou University of Electronic Science , Technology,Hangzhou 310018,China)
Abstract:To improve matching ratio and decrease computational complexity of graph/hypergraph matching,an image registration algorithm based on sparse position hypergraph matching is proposed in this paper.Firstly,the graph model is constructed through extracting features from real images.Secondly,after getting the minimum spanning tree structure which contains the main connections among nodes of graph,sparse position hypergraph is obtained by using the position angle information of hyper-edge composed of three neigh...
Keywords:sparse position hypergraph  minimum spanning tree  image registration  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《光电子.激光》浏览原始摘要信息
点击此处可从《光电子.激光》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号