| 一种基于奇异值分解的图像匹配算法 |
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| 引用本文： | 赵峰,黄庆明,高文.一种基于奇异值分解的图像匹配算法[J].计算机研究与发展,2010,47(1). |
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| 作者姓名： | 赵峰 黄庆明 高文 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院计算技术研究所,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100049
2. 北京大学信息科学与技术学院,北京,100871 |
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| 基金项目： | 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2006AA01Z117);;国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2009CB320906);;国家自然科学基金项目(60773136,60833006);;北京市自然科学基金项目(4092042) |
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| 摘 要： | 图像匹配技术在计算机视觉、遥感和医学图像分析等领域有着广泛的应用背景.针对传统的相关匹配算法计算量大、对图像旋转敏感等问题,提出一种新的基于奇异值分解的图像匹配算法.首先在待匹配图像中分别提取带主方向的角点作为特征点,通过计算特征点间经旋转补偿的归一化互相关值建立特征点相似度矩阵,然后利用奇异值分解算法生成特征点匹配矩阵并获得特征点间的一一对应关系.在复杂自然图像上的实验结果表明,算法能够匹配任意角度旋转的图像,对局部遮挡、光照变化、随机噪声等具有较强的健壮性,并具有较快的计算速度和较高的匹配精度.此外,该算法易于和其他匹配技术进行融合并获得性能提升,其与SIFT描述子结合的匹配实验结果表明,该算法具有良好的扩展性和实用性.
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| 关 键 词： | 图像匹配 奇异值分解 归一化互相关 旋转不变性 相似性度量 SVD-SIFT |
An Image Matching Algorithm Based on Singular Value Decomposition |
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| Zhao Feng,Huang Qingming,Gao Wen.An Image Matching Algorithm Based on Singular Value Decomposition[J].Journal of Computer Research and Development,2010,47(1). |
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| Authors: | Zhao Feng Huang Qingming Gao Wen |
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| Affiliation: | Institute of Computing Technology;Chinese Academy of Sciences;Beijing 100190;Graduate University of Chinese Academy of Sciences;Beijing 100049;School of Electronics Engineering and Computer Science;Peking University;Beijing 100871 |
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| Abstract: | Image matching plays an important role in many fields,such as computer vision,remote sensing and medical image analysis.Traditional-correlation-based matching methods require heavy computation time and they are sensitive to image rotation.In this paper,a new image matching algorithm based on singular value decomposition is proposed to efficiently match image pairs with arbitrary rotation angle.Corner points with dominant orientation are firstly extracted as feature points in the two images.The initial set o... |
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| Keywords: | image matching singular value decomposition normalized cross-correlation rotation invariance similarity measure SVD-SIFT |
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