一种融合特征点与轮廓信息的匹配算法-中国学术期刊网络出版总库

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一种融合特征点与轮廓信息的匹配算法

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【英文篇名】	Matching algorithm integrated feature points and contour information
【下载频次】	★★★★☆
【作者】	王琼; 袁建英; 李柏林;
【英文作者】	WANG Qiong; YUAN Jian-ying; LI Bai-lin; School of Mechanical Engineering; Southwest Jiaotong University; School of Automatic Control & Mechanical Engineering; Kunming University;
【作者单位】	西南交通大学机械工程学院; 昆明学院自动控制与机械工程学院;
【文献出处】	计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2014年 10期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	立体匹配; 区域增长; 轮廓匹配; 方向性约束; 边缘相关性; 低纹理图像;
【英文关键词】	stereo matching; region growing; contour matching; direction constraint; edge correlation; low texture image;
【摘要】	为了解决传统区域增长算法处理低纹理图像时,因种子点个数不够导致匹配无法进行增长的问题,提出一种融合轮廓信息的匹配算法来增加种子点个数。首先提取图像特征点与轮廓信息,然后利用方向性约束确定候选匹配点集,最后根据边缘相关性原则从候选匹配点集中计算得到最佳匹配点,即新增种子点。理论分析与实验表明,其较传统区域增长算法能够得到更多种子点,匹配范围更广,匹配精度更高。
【英文摘要】	When processing low texture image based on traditional region growing matching algorithm,the matching could't grow because the seed points' number was not enough,so this paper put forward a fusion of contour matching algorithm to increase the seed points' number. Firstly,it extracted the feature points and the information of the contour. Then it used direction constraint to determine the candidate matching points set. At last,it calculated the best matching point which named new seed point from the candidat...
【基金】	云南省教育厅科学研究基金资助项目(2013Y257); 四川省科技支撑计划资助项目(2012GZ0102); 西南交通大学牵引动力国家重点实验室资助项目(2012TPL_T10)
【更新日期】	2014-10-31
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	0引言在计算机视觉领域,基于图像的三维重建[1]是指通过对图像信息进行提取和处理,获得计算机可视化三维模型的过程,它被广泛运用于医学、军事、虚拟场景等各项实际应用中[2]。立体匹配[3]是三维重建的关键技术之一,也是难点之一。现有的立体匹配算法可分为稀疏匹配、准稠密匹?

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