局部描述与拓扑约束结合的直线段匹配算法
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更新于2024-08-11
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这篇论文发表于2014年的《国防科技大学学报》第36卷第6期,作者包括张跃强、苏昂、朱遵尚、刘海波和尚洋,研究领域为工程技术,具体是图像处理中的直线段匹配算法。论文提出了一个结合局部描述和拓扑约束的直线段匹配算法,主要针对弱纹理目标匹配问题。
论文的核心内容包括以下几个方面:
1. **直线描述符的改进**:传统的均值标准差直线描述符被优化以适应初始匹配过程。通过对直线局部邻域梯度信息的分析,改进后的描述符能够更有效地捕获直线特征,提高匹配的精确性。
2. **全局拓扑结构的应用**:为了消除匹配过程中的误匹配,论文引入了直线间的全局拓扑结构信息。这一策略考虑了直线在图像中的相对位置和连接关系,有助于过滤掉不符合整体结构的匹配对。
3. **迭代拓扑滤波**:通过迭代的方式,算法能够在保持匹配精度的同时,发现更多潜在的匹配直线,扩大匹配范围。这个过程不仅增加了匹配的数量,还进一步提升了匹配的可靠性。
4. **全局角度约束**:为了提高算法的效率,研究者引入了全局角度约束。这一步骤减少了计算量,通过限制可能的角度范围来快速排除错误匹配,从而加速了匹配过程。
5. **鲁棒性与性能比较**:实验结果表明,该算法在多种图像变化条件下,如光照变化、图像旋转、模糊、尺度变换和视点变化,都表现出极高的鲁棒性。此外,与当时流行的两种直线匹配方法相比,该算法在匹配效率和准确性上都有显著优势。
关键词涉及到直线检测、直线描述、直线匹配以及拓扑约束,反映了论文的主要研究点。文章的文献标识码为A,表明其具有较高的学术价值,而中图分类号则将其归类在计算机技术与航空航天科学领域。
这篇论文提出了一种创新的直线匹配算法,通过结合局部特征和全局结构信息,提高了弱纹理目标的匹配性能,尤其在复杂环境变化下展现出良好的鲁棒性。这一工作对于图像处理、目标识别以及计算机视觉等领域具有重要的理论与实践意义。
2010-04-23 上传
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