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基于图割的图像匹配算法
  • 期刊名称:电子学报,Vol. 34, No. 2, 232-236, 2006.2, 国家重点期刊
  • 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]
  • 作者机构:[1]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, [2]安徽大学数学系,安徽合肥230039
  • 相关基金:国家自然科学基金(N.60473102);安徽省教育厅自然科学重点基金(N.2005KJ005ZD);安徽大学211工程学术创新团队基金
  • 相关项目:计算机产生体视全息图的研究
中文摘要:

用标号表示视差,建立能量函数,把匹配问题转化为能量函数最小化问题;通过构造网络,使能量与网络的割的容量相联系;利用图的网络流理论给出能量函数的最小化,从而获得图像匹配的视差数据,与目前已有基于图割的匹配算法相比,本算法将标号从1维向量推广到2维向量,适用于更一般情形下的视觉匹配,并且在全局上获得能量函数最小,实验结果表明,所提的匹配算法准确率较高。

英文摘要:

Label is denoted by disparity and the energy fimction is established. Then the problem of matching can be transformed into that of energy function minimization. A network is constructed such that the energies can be related to the capacities of the cuts of the network. Finally, the minimal energy is obtained by the network-flows theory, and hence the disparity data are solved. Comparing with some known algorithms based on graph cuts, the algorithm in this paper extends the label from 1 dimension vector to 2 dimension vector, and adapts vision matching of more general conditions ;furthermore the algorithm can gain the minimization in global. Experimental results show that the algorithm has a high accuracy.

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