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基于自顶向下分裂聚类的图像匹配算法研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61573022)
中文摘要:

为了提高图像匹配的效果,提出一种自顶向下分裂聚类的图像匹配算法,该算法可以获得多个目标级别的对应关系的聚类,进而找到两幅图像共存的多个目标.在互k近邻图表示模型的基础上,通过团检测方法来获得图中的团,主要是利用分裂聚类的思想,并定义了一个团密度函数,根据此函数来确定分裂终止条件.根据团检测技术获得的团恢复出团内的对应关系,从而达到图像匹配的目的.实验结果表明:该算法有较好的性能,可以应用到很多图像匹配问题中.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049