基于粗大輪廓的異源圖像匹配關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、異源圖像匹配技術(shù)在視覺導(dǎo)航、精確制導(dǎo)等很多領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景，本文從人類對圖像的認(rèn)知規(guī)律入手，研究基于粗大輪廓的異源圖像匹配關(guān)鍵技術(shù)。
　　首先，通過研究人類視覺感知規(guī)律和粗大邊緣形成機(jī)理，給出粗大邊緣的定義，并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該定義的有效性。
　　其次，針對現(xiàn)有邊緣檢測算法很難快速準(zhǔn)確地提取出實(shí)際含噪聲的異源圖像粗大邊緣問題，根據(jù)粗大邊緣形成機(jī)理，提出一種基于核空間PFCM聚類的異源圖像粗大邊緣檢測新方法及其快速算法。計(jì)算灰度

2、和紋理特征值，并以此構(gòu)建二維特征空間；根據(jù)數(shù)據(jù)約減思想，壓縮參與聚類的數(shù)據(jù)集；根據(jù)核空間的線性可分思想，將約減后的樣本空間映射到高斯核空間；再采用FKPFCM算法對圖像分割，以得到邊緣進(jìn)行輪廓跟蹤。實(shí)驗(yàn)表明，與力場轉(zhuǎn)換算法和FCM算法相比，該算法提取的粗大輪廓準(zhǔn)確性更高；與PFCM算法相比，該算法的魯棒性更好，且檢測時(shí)間約為其1/56。
　　最后，針對現(xiàn)有輪廓匹配算法難以穩(wěn)健地處理局部輪廓匹配問題及不同拍攝視角或非相似變換引起的一