【摘 要】
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为了解决传统区域增长算法处理低纹理图像时,因种子点个数不够导致匹配无法进行增长的问题,提出一种融合轮廓信息的匹配算法来增加种子点个数。首先提取图像特征点与轮廓信息,然后利用方向性约束确定候选匹配点集,最后根据边缘相关性原则从候选匹配点集中计算得到最佳匹配点,即新增种子点。理论分析与实验表明,其较传统区域增长算法能够得到更多种子点,匹配范围更广,匹配精度更高。
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,昆明学院自动控制与机械工程学院
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金资助项目（2013Y257）,四川省科技支撑计划资助项目（2012GZ0102）,西南交通大学牵引动力国家重点实验室资助项目（2012TPL-TIO）
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为了解决传统区域增长算法处理低纹理图像时,因种子点个数不够导致匹配无法进行增长的问题,提出一种融合轮廓信息的匹配算法来增加种子点个数。首先提取图像特征点与轮廓信息,然后利用方向性约束确定候选匹配点集,最后根据边缘相关性原则从候选匹配点集中计算得到最佳匹配点,即新增种子点。理论分析与实验表明,其较传统区域增长算法能够得到更多种子点,匹配范围更广,匹配精度更高。
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