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图像匹配经典算法及其改进方法研究  
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【英文篇名】 Research on Classical Image Matching Algorithm and Its Improved Method
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【作者】 张红源; 陈自力;
【英文作者】 ZHANG Hong-yuan; CHEN Zi-li (Optical & Electrical Engineering Department; Ordnance Engineering College; Shijiazhuang 050003; China);
【作者单位】 军械工程学院光学与电子工程系;
【文献出处】 兵工自动化 , Ordnance Industry Automation, 编辑部邮箱 2008年 09期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 相关匹配; 矩匹配; 特征点; 改进方法;
【英文关键词】 Correlation matching; Moment matching; Feature point; Improved method;
【摘要】 图像匹配算法包括直接利用原始图像的灰度进行匹配、利用图像的物理形状特征进行匹配以及使用高级特征的算法进行匹配。经典匹配算法包含ABS算法、归一化互相关匹配算法、图像矩匹配方法,以及基于图像特征点的匹配算法。其改进算法涉及SSDA算法、金字塔分层搜索算法等。
【英文摘要】 Matching methods of image matching algorithm is composed of: direct use of grey degree of original image, use the feature of physical shape and use the advanced feature of the image. Classical matching algorithms contain ABS algorithm, normalized cross-correlation algorithm, moment matching method and the method based on the feature point of image. Improved methods refer to SSDA algorithm, pyramidal layered searching method and so on.
【更新日期】 2008-10-21
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言由于环境的变化、目标运动的影响和传感器的缺陷,拍摄的图像不仅受噪声的影响,而且存在严重的灰度失真和几何畸变。因此,匹配算法如何达到精度高、匹配正确率高、速度快、鲁棒性和抗干扰性强以及并行实现,成为追求的目标。故对具有代表性的经典匹配算法及其改进方法分析和

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