基于局部熵差的图象匹配方法——算法及计算机仿真

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传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差,将信息熵的概念引入到图象匹配中,定义了图象局部熵,并由此提出一种新颖的基于局部熵差的图象匹配方法。由于图象熵反映的是图象的局部,因此基于局部熵差的图象匹配方法具有较强的抗噪能力。由于采用了分块、序贯检测及分层搜索技术,计算量大为减少,试验结果表明这是一种非常好的图像匹配方法。 The traditional greyscale correlation matching and the edge-based matching method are less capable of anti-noise and anti-geometric distortion. The concept of information entropy is introduced into the image matching to define the local entropy of the image, and thus a novel Image matching method based on local entropy difference. Because image entropy reflects part of image, image matching method based on local entropy difference has strong anti-noise ability. As a result of the block, sequential detection and hierarchical search technology, greatly reducing the amount of computation, the experimental results show that this is a very good image matching method.
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