| 基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法 |
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| 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) |
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| 作者姓名： | 李学国[] 、陈珂[] |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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.
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| 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 |
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| 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 edition), 2017, 42(7) |
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| Authors: | LI Xue-guo[] CHEN Ke[] |
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