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1、對(duì)基于局部不變性特征的圖像匹配的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)——特征點(diǎn)提取、匹配策略的選擇、匹配對(duì)的提純,進(jìn)行了深入分析并提出了一個(gè)完整的圖像匹配解決方案。首先,在對(duì)Harris、Harris-Laplace、Laplace-of-Gaussian三種特征檢測(cè)子進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上,通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)它們進(jìn)行了比較,得出了Laplace-of-Gaussian檢測(cè)子比其他兩個(gè)檢測(cè)子更穩(wěn)定的結(jié)論。然后,通過對(duì)兩種不同的檢測(cè)子進(jìn)行組合,提高了正確匹配對(duì)的數(shù)量,并
2、且在不同的組合之間進(jìn)行了比較,證明了在大多數(shù)情況下Harris-Laplace與Laplace-of-Gaussian組合比其他組合能得到更多的匹配對(duì)。其次,對(duì)簡(jiǎn)單閾值法、最近鄰法、最近鄰比值法這三種匹配策略進(jìn)行了對(duì)比,實(shí)驗(yàn)表明,在相同錯(cuò)誤率的情況下,最近鄰比值法的召回率是最高的。在圖像匹配的最后一步,把隨機(jī)樣本一致集算法(RANSAC)應(yīng)用到匹配對(duì)的提純上,在實(shí)驗(yàn)中得到的第一類錯(cuò)誤率和第二類錯(cuò)誤率都在可接受的范圍內(nèi),證明了該方法在匹配
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