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基于线图Q-谱的点模式匹配算法
  • ISSN号:1000-565X
  • 期刊名称:华南理工大学学报(自然科学版)
  • 时间:2011.7.7
  • 页码:102-108
  • 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]
  • 作者机构:[1]安徽大学电子信息工程学院,安徽合肥230039, [2]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039, [3]安徽大学数学科学学院,安徽合肥230039
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60772121 11071002); 教育部科学技术研究重点项目(210091); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20103401110002); 安徽省优秀青年科技基金资助项目(10040606Y33); 安徽省教育厅自然科学研究项目(KJ2011A008); 安徽大学创新团队支持计划项目(KJTD007A KJTD001B)
  • 相关项目:谱图理论专题及其在医学图像配准中的应用
中文摘要:

针对大多数谱方法不能够较好地处理不同大小点集匹配的问题,提出了一种基于线图Q-谱的点模式匹配算法.首先,对相关点集构造赋权完全图,再对每个点利用与其关联的前k条最短边来构造线图;然后,根据线图构造无符号Laplacian矩阵,对其进行谱分解,并利用谱分解所获得的特征值(Q-谱)来表示点的特征,通过这些特征计算点之间的匹配概率;最后,通过KM算法来寻找点集之间的最优匹配.实验结果表明,文中算法具有较高的匹配精度,可以处理不同大小点集的匹配问题.

英文摘要:

As most spectrum-based algorithms cannot effectively deal with the matching of size-variable point sets,a point pattern matching algorithm based on the Q-spectrum of line graph is proposed.In this algorithm,first,a weighted complete graph is constructed for each point set,and a line graph is constructed for each point by using the incident first k shortest edges.Then,a spectral decomposition is performed for the signless Laplacian matrix constructed with the line graph,and the eigenvalues(Q-spectrum) obtained from the spectral decomposition are used to represent the features of the point,which make it possible to calculated the matching probability.Finally,the optimal matching of point sets is searched by using the KM algorithm.Experimental results show that the proposed algorithm is of high matching accuracy,and that it can deal with the matching of two point sets with different sizes.

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期刊信息
  • 《华南理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部科技司
  • 主办单位:华南理工大学
  • 主编:李元元
  • 地址:广州市天河区五山路华南理工大学17号楼
  • 邮编:510640
  • 邮箱:journal@scut.edu.cn
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-565X
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1251/T
  • 邮发代号:46-174
  • 获奖情况:
  • 本学报荣获1996年国家教委系统优秀科技期刊二等奖...,1999年荣获全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀...,2001年荣获广东省优秀期刊奖和广东省优秀科技期刊...,2004年获全国高校优秀科技期刊二等奖,2006年获首届教育部优秀科技期刊奖,2008年荣获第二届教育部优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),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,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:22954