像對匹配方法研究

像對匹配方法研究

《像對匹配方法研究》是2019年7月電子工業出版社出版的圖書,作者是賈迪、朱紅。

基本介紹

  • 中文名:像對匹配方法研究
  • 作者:賈迪、朱紅
  • ISBN:9787121366864
  • 頁數:156頁
  • 定價:68元
  • 出版社:電子工業出版社
  • 出版時間:2019年7月
  • 開本:16開
內容簡介,目錄,

內容簡介

本書對近年來像對匹配方法予以全面總結,並針對寬基線條件下像對匹配問題給出一些解決方法,這些方法均為作者近年來的研究成果。本書共4章,第1章主要對近年來的像對匹配方法予以總結,主要內容包括圖像局部不變特徵點匹配方法、圖像直線特徵匹配方法、圖像區域特徵匹配方法,並給出這些匹配方法的綜合對比與分析;第2章是局部不變特徵點稠密匹配方法,主要內容包括基於DeepMatching的像對高效稠密匹配方法、平滑約束與三角網等比例剖分像對稠密匹配方法;第3章為直線特徵匹配與提純方法,主要內容包括像對直線特徵匹配、面向圖像直線特徵匹配的線特徵矯正與提純方法;第4章是模板特徵自動選取與匹配方法,主要內容包括像對模板選擇與匹配、提高模板匹配性能的方法。本書可作為圖象匹配、配準研究方向碩士生、博士生、專業教師的科研參考用書,也可為廣大計算機視覺處理的科技工作者提供技術參考。

目錄

第1章 像對匹配方法綜述 1
1.1 像對局部不變特徵點匹配方法 2
1.2 像對直線特徵匹配方法 19
1.3 像對區域特徵匹配方法 22
1.4 像對匹配方法綜合對比分析 33
參考文獻 40
第2章 局部不變特徵點稠密匹配 48
2.1 基於DeepMatching的像對高效稠密匹配方法 48
2.1.1 基於HOG特徵的稠密化估計 50
2.1.2 像對稠密匹配方法 51
2.1.3 實驗結果與分析 55
2.2 平滑約束與三角網等比例剖分像對稠密匹配 62
2.2.1 密度聚類平滑約束提純內點 66
2.2.2 三角網等比例剖分稠密匹配 68
2.2.3 實驗結果與分析 72
2.3 本章小結 76
參考文獻 76
第3章 直線特徵匹配與提純 81
3.1 直線特徵匹配 81
3.1.1 重合度約束直線特徵匹配算法 82
3.1.2 線段元支撐區主成分相似性約束特徵線匹配 89
3.1.3 多重約束下的直線特徵匹配方法 97
3.2 直線特徵校正與匹配結果提純。 105
3.2.1 梯度引力圖 106
3.2.2 直線位置修正方法 108
3.2.3 提純直線匹配結果 110
3.2.4 實驗結果與分析 114
3.3 本章小結 120
參考文獻 120
第4章 模板特徵選取與匹配 124
4.1 像對模板選擇與匹配 124
4.1.1 SV-NCC度量彩色圖像塊間相似性 125
4.1.2 分值圖與選擇最佳模板匹配位置 128
4.1.3 實驗分析 130
4.2 提高模板匹配性能的方法 135
4.2.1 縮小模板匹配的搜尋空間 135
4.2.2 無紋理區域的紋理構造方法 140
4.3 本章小結 143
參考文獻 148,
第1章 像對匹配方法綜述 1
1.1 像對局部不變特徵點匹配方法 2
1.2 像對直線特徵匹配方法 19
1.3 像對區域特徵匹配方法 22
1.4 像對匹配方法綜合對比分析 33
參考文獻 40
第2章 局部不變特徵點稠密匹配 48
2.1 基於DeepMatching的像對高效稠密匹配方法 48
2.1.1 基於HOG特徵的稠密化估計 50
2.1.2 像對稠密匹配方法 51
2.1.3 實驗結果與分析 55
2.2 平滑約束與三角網等比例剖分像對稠密匹配 62
2.2.1 密度聚類平滑約束提純內點 66
2.2.2 三角網等比例剖分稠密匹配 68
2.2.3 實驗結果與分析 72
2.3 本章小結 76
參考文獻 76
第3章 直線特徵匹配與提純 81
3.1 直線特徵匹配 81
3.1.1 重合度約束直線特徵匹配算法 82
3.1.2 線段元支撐區主成分相似性約束特徵線匹配 89
3.1.3 多重約束下的直線特徵匹配方法 97
3.2 直線特徵校正與匹配結果提純。 105
3.2.1 梯度引力圖 106
3.2.2 直線位置修正方法 108
3.2.3 提純直線匹配結果 110
3.2.4 實驗結果與分析 114
3.3 本章小結 120
參考文獻 120
第4章 模板特徵選取與匹配 124
4.1 像對模板選擇與匹配 124
4.1.1 SV-NCC度量彩色圖像塊間相似性 125
4.1.2 分值圖與選擇最佳模板匹配位置 128
4.1.3 實驗分析 130
4.2 提高模板匹配性能的方法 135
4.2.1 縮小模板匹配的搜尋空間 135
4.2.2 無紋理區域的紋理構造方法 140
4.3 本章小結 143
參考文獻 148

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