基于選擇性關(guān)注和時空相關(guān)的數(shù)字圖像匹配.pdf

1、該文通過對傳統(tǒng)的各種相關(guān)算法的分析,提出了基于選擇性關(guān)注和時空相關(guān)的數(shù)字圖像匹配方法.文章提出了按照人類認(rèn)識事物的一般方式,即由粗到細(xì)、由大至小的方法進(jìn)行圖像匹配的系統(tǒng)流程.這樣就把圖像的匹配分解成粗匹配和精匹配兩個部分.在實(shí)現(xiàn)圖像粗匹配的過程中,文章提出了利用流域(Watershed)的方法對待匹配的圖像進(jìn)行區(qū)域分割,實(shí)現(xiàn)圖像的選擇性關(guān)注.這樣既可以有效的提取圖像的邊緣,減少相關(guān)匹配的信息量,又可以避免由于信息的過分丟失而造成的誤匹配

2、.然后再對分割后的進(jìn)行相關(guān)性計算,得到若干相關(guān)峰的極值點(diǎn),把這些點(diǎn)及其鄰域作為粗匹配的定位點(diǎn).在實(shí)現(xiàn)粗匹配的過程中,文章針對已有的灰度積相關(guān)算法的缺點(diǎn),提出了融合時序圖像的相關(guān)信息,引入累積矩陣,得到了新的相關(guān)度量函數(shù).整個圖像匹配系統(tǒng)正是通過粗匹配得到的粗定位點(diǎn)及其鄰域作為粗匹配的累積點(diǎn),通過疊加時序圖像的相關(guān)峰值得到最后的相關(guān)峰平面,然后對新的相關(guān)峰平面進(jìn)行搜索排序,從而得到最終的匹配定位點(diǎn).通過實(shí)驗論證,這種方法在不增加算法時間復(fù)