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视差引导下的影像线段特征匹配算法
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.9[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]
  • 作者机构:桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004
  • 相关基金:国家自然科学基金(60962003); 广西自然科学基金(2014GXNSFAA118302); 广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ15108); 广西教育厅科研项目(KY2015YB111)
中文摘要:

为提高线段特征匹配的效率和准确率,通过引入SGM算法生成立体像对的初始视差信息,改进了影像线段特征匹配算法。该算法利用生成的视差信息建立待匹配线段的梯形搜索窗口,根据线段提供的几何和灰度特性,剔除梯形搜索窗口内的歧义线段,通过最小视差差分准则,迭代计算待匹配线段与搜索窗口内候选线段的匹配代价,从而确定最终的同名线段。实验结果表明,该算法提高了线段特征匹配的效率,且准确率达到98%以上。

英文摘要:

In order to improve the efficiency and accuracy of segment feature matching, SGM dense matching is used to obtain initial disparity information, segment feature matching algorithm for image is improved. Trapezoidal searching window is established by disparity information. After that, ambiguity segment in this search window are eliminated through geometric and gradation characteristics. Finally according to the minimizing parallax difference, the matching cost between candidate segment and matched segment is calculated iteratively for obtaining the same name segment. The experimental results show that the accuracy rate of segment feature matching is more than 98%.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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)
  • 被引量:24217