本文關(guān)鍵詞：層次結(jié)構(gòu)K-d樹(shù)的立體圖像快速匹配方法　出處：《軟件學(xué)報(bào)》2016年10期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：特征匹配是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖形圖像處理領(lǐng)域中很多研究方向的基礎(chǔ),也是當(dāng)前的研究熱點(diǎn).SIFT(scaleinvariant feature transformation)特征因其具有尺度、旋轉(zhuǎn)不變性,對(duì)一定范圍的仿射及視角變換具有魯棒性等優(yōu)點(diǎn),自Lowe提出后,10多年來(lái)一直受到眾多研究人員的關(guān)注.匹配的快速性和準(zhǔn)確性是很多應(yīng)用對(duì)特征匹配的要求,如三維重建中立體圖像對(duì)(stereo pairwise image,簡(jiǎn)稱(chēng)SPI)的匹配.針對(duì)這一問(wèn)題,以SIFT特征為基礎(chǔ),提出用于SPI匹配的方向大約一致(approximately consistent in orientation,簡(jiǎn)稱(chēng)ACIO)約束關(guān)系,其描述了SPI的匹配特征向量間的空間位置關(guān)系,有效地避免了誤匹配的發(fā)生,提高了匹配的精度;通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)K-d樹(shù)(standard K-d tree,簡(jiǎn)稱(chēng)SKD-tree)結(jié)構(gòu)的分析,提出了層次結(jié)構(gòu)K-d樹(shù)(hierarchical K-d tree,簡(jiǎn)稱(chēng)HKD-tree),將SPI特征集根據(jù)ACIO約束關(guān)系劃分成層次結(jié)構(gòu)并建立映射,該方法縮小了搜索空間,從而達(dá)到加速匹配的目的.在ACIO和HKD-tree的基礎(chǔ)上,提出了高效、快速的匹配算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法比SKD-tree方法和最新的級(jí)聯(lián)哈希方法(cascade hash,簡(jiǎn)稱(chēng)Cas Hash)在精度上略占優(yōu)勢(shì),但在匹配速度上比SKD-tree快一個(gè)數(shù)量級(jí)以上,同時(shí)也數(shù)倍于Cas Hash.
[Abstract]:......
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391
【正文快照】： 眾所周知,視覺(jué)是靈長(zhǎng)類(lèi)動(dòng)物(primate)感知周?chē)澜绲闹匾侄?例如人類(lèi)的雙目視覺(jué)為我們提供了約80%以上的外部信息,遠(yuǎn)多于其他生理器官.計(jì)算機(jī)視覺(jué)的誕生正是為了讓機(jī)器擁有同樣的功能,以滿足人類(lèi)的生活生產(chǎn)需要,如視頻異常監(jiān)控、機(jī)器導(dǎo)航、生產(chǎn)線缺陷檢測(cè)、醫(yī)療定位、三維重

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