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基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法
引用本文:李学国[],、陈珂[].基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法[J].西南师范大学学报(自然科学版),2017,42(7).
作者姓名:李学国[]  、陈珂[]
作者单位:重庆科创职业学院 信息与机电工程学院,重庆 永川,402160 ; 广东石油化工学院 计算机与电子信息学院,广东 茂名,525000
基金项目:重庆市2017年度教委科学技术研究项目,广东省自然科学基金项目
摘    要:提出了基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法.首先引入Forstner算子对特征点进行精确提取;随后计算每个特征点对应的锐度值,从而构造局部锐度分布模型,生成低维度的特征描述子;接着引入归一化互相匹配策略(Normalized Cross Correlation,NCC),完成特征点的匹配,增强算法的鲁棒性;最后基于核典型相关分析(Kernel Canonical Correlation Analysis,KCCA)技术,建立归一化距离函数,对匹配特征点进行提纯,剔除误匹配点.仿真实验结果表明:与当前图像匹配算法相比,本文算法不仅具有较高的匹配精度及较强的鲁棒性,而且还具有较高的匹配效率.

关 键 词:图像匹配    局部锐度分布    核典型相关分析    Forstner算子    归一化距离函数

On Image Matching Algorithm Based on Local Sharpness Distribution and Kernel Canonical Correlation Analysis Method
LI Xue-guo,CHEN Ke.On Image Matching Algorithm Based on Local Sharpness Distribution and Kernel Canonical Correlation Analysis Method[J].Journal of Southwest China Normal University(Natural Science),2017,42(7).
Authors:LI Xue-guo[]  CHEN Ke[]
Abstract:
Keywords:
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