【摘 要】
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针对最佳伙伴相似性(BBS)图像匹配算法计算复杂度高、目标定位不准确等问题,提出一种改进的图像匹配方法。首先根据模板图像的尺寸自适应选择图像分块大小,以减少匹配点集中
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针对最佳伙伴相似性(BBS)图像匹配算法计算复杂度高、目标定位不准确等问题,提出一种改进的图像匹配方法。首先根据模板图像的尺寸自适应选择图像分块大小,以减少匹配点集中点的数目,从而减小BBS的运算量,并根据子块的灰度值重新排列子块,在此基础上得到BBS的置信度图,然后从该置信度图中筛选出目标的可能位置并重新计算目标可能位置的真实BBS分数,用目标可能位置的真实BBS分数替换原BBS通过双线性插值得到的BBS分数,最后将目标可能位置之中BBS分数最高的位置作为匹配结果。实验与分析结果表明,该算法不仅降低了BBS算法的时间开销,而且提高了BBS算法目标定位的准确度。
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