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题名基于NCC与SSDA的快速特征点匹配融合算法
被引量：6
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作者
薛菲
张荣国
张建国
陈大川
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机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机与数字工程》
2010年第10期19-21,64,共4页
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文摘
快速、正确的匹配从两幅或多幅图像中提取出来的特征点是基于特征点图像配准问题的关键。传统的只使用归一化互相关匹配(NCC)算法进行的特征点粗匹配,虽然具有较强的抗噪声能力,但是匹配的速度很慢,而且错误率也比较高。因此,在研究了NCC算法与序贯相似度检测(SSDA)算法基础上,并改进了SSDA算法的非相似度计算方法,提出将两种算法融合在一起形成一种快速的特征点匹配算法,改进算法充分利用了两种算法的优点,大大提高了特征点的匹配速度,而且减少了错误匹配的个数。通过实验证明,该算法是一种有效的特征点匹配算法,比只使用NCC算法进行特征点匹配所需的时间降低了70%以上,正确匹配率也有所提高。
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关键词
HARRIS
归一化互相关
序贯相似度检测算法
角点匹配
图像配准
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Keywords
Harris
normalized cross correlation（ncc）
sequential similarity detection algorithm（ssda）
corner matching
image registration
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于序贯相似性检测的NCC目标跟踪快速匹配方法
被引量：6
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作者
邢藏菊
温兰兰
何苏勤
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机构
北京化工大学
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出处
《电子设计工程》
2015年第3期187-190,共4页
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文摘
基于特征点的图像匹配方法的关键是准确快速地将可靠的特征点提取出来。经典归一化互相关匹配法属于基于特征点匹配方法中的一种,归一化互相关匹配法具有操作简单,匹配精度高等优点,但其计算量庞大,难以满足实时跟踪的要求。提出了一种基于序贯相似性检测的归一化互相关快速匹配方法,并对提出的改进方法进行实验验证。实验表明,该方法可以准确快速的进行特征点匹配,减少了算法的计算时间,有效地减少了发生误匹配的概率。
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关键词
归一化互相关
序贯相似性检测
图像匹配
目标跟踪
ssda+ncc
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Keywords
normalized cross-correlation
sequential similarity detection
image matching
target track
ssda＋ncc
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分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于绝对值差的归一化波形匹配混合算法
被引量：6
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作者
叶海民
戎蒙恬
邓晓东
刘涛
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机构
上海交通大学电子信息工程学院
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出处
《信息技术》
2011年第8期89-93,共5页
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文摘
基于归一化的波形匹配算法运用十分广泛,但缺点是运算量大。为此提出一种基于绝对值差的归一化混合算法。该算法先将原始波形分解成三层,在每一层分别采用改良的绝对值差法、改良的序列相似性法、归一化互相关法进行匹配,最终实现精确匹配。实验表明,这种混合算法比归一化互相关法在波形匹配速度上有了大幅度的提高。
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关键词
波形匹配
改良的绝对值差法
改良的序列相似性检测算法
归一化互相关算法
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Keywords
wave matching
advanced absolute value algorithm
advanced ssda
ncc
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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