基于Hausdorff距离度量的图像相关匹配算法研究

一种新的基于对应像素距离度量的图像相关匹配方法 在计算机视觉和模式识别领域中，图像相关匹配技术是光电成像系统对运动和静止的面目标跟踪的基本手段。该技术通过逐像素地把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与参考图像的所有可能窗口的灰度阵列按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法。 在匹配过程中，匹配算法的选择至关重要。由于参考图与实时图的拍摄时间和条件不同，以及成像设备的限制，使得两幅待匹配图像之间不仅存在严重的灰度差异，而且还存在一定的灰度失真和几何形变。因此，如何设计算法具有良好的抗噪声能力和抗几何形变的能力成为一个重要研究课题。 在该方法中，每一对像素对整个匹配结果都做同样大小的贡献。因此，算法性能比较容易受局部遮挡的影响。 Hausdorff 距离度量是计算机视觉和模式识别中的一种常用的度量方法。它定义为：给定两个有限集合：A={a1，a2，…，an}，B={b1，b2，…，bm}，那么它们之间的 Hausdorff 距离定义为： H(A，B)=max(d(A，B)，d(B，A)) 其中，d(A，B)是指从集合A到集合B的最远点的距离，d(B，A)是指从集合B到集合A的最远点的距离。 在图像相关匹配方法中，Hausdorff 距离度量可以用于度量图像之间的相似性。它可以度量图像之间的灰度差异和几何形变，且具有抗噪声能力和抗几何形变的能力。 在该方法中，还可以使用其他度量方法，如欧几里得范数、 cosine 相似性度量等。但是，这些方法都存在一定的局限性，例如，欧几里得范数对噪声敏感，cosine 相似性度量对灰度失真敏感。 基于对应像素距离度量的图像相关匹配方法是一种有效的图像匹配方法，它可以解决图像之间的灰度差异和几何形变问题，并具有抗噪声能力和抗几何形变的能力。该方法广泛应用于计算机视觉、模式识别、图像处理等领域。 此外，该方法还可以与其他图像处理技术结合，如图像去噪、图像增强、图像分割等，以提高图像匹配的准确性和鲁棒性。 在实际应用中，该方法可以用于目标跟踪、图像识别、图像分类等领域。例如，在自动驾驶系统中，该方法可以用于目标跟踪和图像识别，以提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。 基于对应像素距离度量的图像相关匹配方法是一种有效的图像匹配方法，它可以解决图像之间的灰度差异和几何形变问题，并具有抗噪声能力和抗几何形变的能力。该方法广泛应用于计算机视觉、模式识别、图像处理等领域，并具有广泛的应用前景。