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1. 1:哈尔滨工业大学空间光学工程研究中心
2. 2:天津工业大学理学院
Published:2013
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Template matching based on weighted voting accumulation measure[J]. 2013, 39(1): 23-27.
DOI:
Template matching based on weighted voting accumulation measure[J]. 2013, 39(1): 23-27. DOI: 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2013.01.004.
从点集相关性的角度提出了一种新的模板边缘图像匹配度量——投票加权累积度量(WVAM)
在该度量中融入了抗几何畸变以及抗杂点与相似区域干扰的机制
能够实现异源情况下模板边缘图像的匹配定位。为了进一步提高WVAM匹配的单相关峰特性
转换点的坐标投票为局部结构信息投票
形成了融入局部结构相似性的投票加权累积度量(LSS-WVAM)
该度量能够表征模板边缘图像与待匹配区域的整体结构相似性
更具有稳健性。在仿真实验中利用全局与局部度量信噪比作为评价指标
证明了WVAM具有比LTS-HD(Least trimmed square Hausdorff distance)更好的全局单峰与局部梯度特性。与WVAM相比
LSS-WVAM在全局和局部性能上约提高30%和4%。
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