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通过对物体成象模型的分析,可以发现由于成像系统的运动造成同一物体所成的图象之间在一定的条件下相差的一个运动和相似变换,为了对相差一个运动和相似变换的图象进行识别.在提取特征点以前选取了具有仿射不变的尺度空间(AMSS)的算法对图象进行滤波,利用这个算法的仿射不变性,保证了相差一个运动和相似变换的图象在滤波前后保持变换的形式不变,然后通过图象中边界点选取方法的改进,定义了一类微分特征点,通过利用这一类特征点的性质和所提供的信息,提出了一种比较稳定、简单的决定变换参数方法.最后,为了对变换假设进行检验,研究人员利用ε意义事件的概念,通过建立图象特征点的概率模型,对变换假设下不同图象中特征点匹配的随机事件的概率进行计算,为确定变换假设的可靠性提供了一个定量的方法.