【摘 要】
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图像匹配是计算机视觉的一个重要研究领域,它将两幅具有相似结构的图像进行空间与灰度上的对齐,进而融合两幅图像所包含的信息,以便于对场景进行综合分析.空间上的图像匹配可
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图像匹配是计算机视觉的一个重要研究领域,它将两幅具有相似结构的图像进行空间与灰度上的对齐,进而融合两幅图像所包含的信息,以便于对场景进行综合分析.空间上的图像匹配可分为全局匹配和非全局匹配.非全局匹配能够处理复杂的局部形变,将图像更为准确地对齐,因而在实践中得到越来越多的应用.论文对目前所采用图像匹配技术进行了较全面的概述.其中基于弹性模型的变形匹配是非全局匹配方法中研究比较多的一种.该文提出一种适用于弹性网格匹配模型的三次样条曲线插值图像变换方法,提高了图像变换的速度.并在对图像做全局的粗对准之后,通过微商扩散、多分辨率搜索、多级网格、三次样条曲线图像插值以及多尺度图像匹配等技术的综合使用,提出了一种基于简易弹性网格模型的图像非刚体匹配方法,在医学图像及古人类头盖骨化石数据的匹配应用之中得到了好的效果.
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