| 图像奇异值特征矢量缩放不变性分析及应用 |
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| 引用本文： | 陈良瑜,朱振福,刘忠领,李军伟,车国锋.图像奇异值特征矢量缩放不变性分析及应用[J].红外与激光工程,2003,32(5):498-501. |
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| 作者姓名： | 陈良瑜 朱振福 刘忠领 李军伟 车国锋 |
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| 作者单位： | 1. 目标与环境光学特征国防科技重点实验室,北京,100854
2. 中国航天科工集团第二研究院第207所,北京,100854 |
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| 摘 要： | 图像奇异值特征矢量以其稳定性和它在转置、平移、旋转和镜像变换下具有的不变性,被认为是一种图像的代数特征,广泛应用于图像匹配和图像识别。通过矩阵运算,证明了奇异值特征矢量在图像做缩放变换时具有不变性,并将这种性质运用于图像匹配。实验结果表明这种不变性与奇异值特征矢量在图像做转置、平移、旋转和镜像变换时所具有的不变性一样,是奇异值特征矢量能够作为图像代数特征的一个重要依据。
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| 关 键 词： | 图像匹配 奇异值分解 缩放不变性 |
| 文章编号： | 1007-2276(2003)05-0498-04 |
| 收稿时间： | 2002/10/25 |
| 修稿时间： | 2002年10月25 |
Invariance analysis and application of the image singular value vector |
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| Abstract: | The image singular value vector has invariance about the transformation of translation, rotation, etc. It is considered as a kind of image algebraic character, applied in image matching and image recognition widely. By matrix operation, the invariance of image singular value vector about the reducing and enlarging transformation is proved, and this character is applied to the image matching. The experimental results show this invariance is an important character of the image singular value vector as same as other invariance about the translation and rotation transformation. |
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| Keywords: | Image matching Singular value decomposition Reducing and enlarging invariance |
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