【摘 要】
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提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法.通过模拟电荷吸引模型,提出了计算不等维高维数据相似度的SNN核函数.将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector
【基金项目】
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国家自然科学基金(601674087)资助~~
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提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法.通过模拟电荷吸引模型,提出了计算不等维高维数据相似度的SNN核函数.将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector,RBV)空间,利用SNN核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵.利用置换测试模块来增强SNN核的稳定性,以确保输出解的可靠性.实验证明,基于SNN核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性,并可保证高精度与高实时性.
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