| SVR在异源图像误匹配点对剔除中的应用 |
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| 引用本文： | 张姣,李俊山,朱英宏,朱秋旭.SVR在异源图像误匹配点对剔除中的应用[J].微电子学与计算机,2013,30(2). |
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| 作者姓名： | 张姣 李俊山 朱英宏 朱秋旭 |
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| 作者单位： | 1. 第二炮兵工程大学,陕西 西安,710025
2. 武警福建总队厦门支队,福建 厦门,361000 |
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| 摘 要： | 针对红外和可见光图像匹配算法中普遍存在正确匹配率低的问题,提出了一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的误匹配点剔除算法.算法在已知特征匹配点对的基础上,将点坐标作为SVR的训练样本；通过SVR建立回归模型,拟合匹配点对的坐标映射函数；最后根据映射函数判定匹配点对的正确性,实现误匹配点对的剔除.实验表明,本文算法对于误匹配点的判定与剔除具有明显的效果.与随机抽样一致性算法相比,能够在不损失正确匹配的前提下有效减少误匹配对,具有较高的正确率.
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| 关 键 词： | 红外图像 可见光图像 特征匹配 支持向量回归 剔除误匹配 |
Rejecting Mismatches of IR/Visual Image by Support Vector Regression |
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