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在实际应用中,采集到的实时图像会受到噪声的干扰,或相对于基准图有一定的旋转、比例变化等。因此,要求景象匹配算法必须具有一定的容错和抗干扰能力。将脉冲神经耦合网络思想引入景象匹配中,提出了一种用PCNN提取图像熵序列来实现景象匹配的新方法,具有较好的旋转不变性,对噪声和尺度变化具有很好的鲁棒性。在PCNN模板匹配的基础上还实现了图像良好拼接,具有对准精度高、易于硬件实现的特点。仿真实验结果验证了方法的有效性。