【摘 要】
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图像配准是图像处理的基本任务之一,用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下得到的图像匹配起来。而目前研究较多的基于小波变换的图像配准方法往往依赖于小
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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图像配准是图像处理的基本任务之一,用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下得到的图像匹配起来。而目前研究较多的基于小波变换的图像配准方法往往依赖于小波基的选取而容易产生多余的杂波,在处理非线性信号方面存在一定缺陷。本文提出了一种基于经验模式分解的图像配准算法,从经验模式分解的理论出发,将图像分解为若干层子图像,并以最大互信息作为相似性测度逐层迭代配准。经验模式分解能够自适应的分解信号,在处理非线性信号的时候能够较好的保存信号的局部特征信息。实验结果与分析证明了该方法的可行性与有效性,与基于小波变换的配准方法相比,该方法具有配准精度高、可靠性好的优点。
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