%0 Journal Article
%T Improved 3D Model Matching Based on Hausdorff Distance<br>基于Hausdorff距离的3维模型匹配的改进方法
%A CHEN Ying
%A HAN Chong zhao
%A <br>陈莹
%A 韩崇昭
%J 中国图象图形学报
%D 2005
%I 
%X 通过单目灰度图像来实现已知3维模型移动对象的精确定位，是基于3维模型的交通视觉检测与目标跟踪系统的首要环节，也是机器视觉领域的一个重要问题。为了更好地进行图像匹配，提出了一种带权值的Hausdorff距离作为3维模型投影和图像中物体轮廓相似性的测度，以避免建立图像特征与模型之间的点一点对应，这样既可减少计算量，也可提高匹配精度。为了避免陷入局部最优，可将一种带记忆功能的模拟退火(SA)算法引入图像模型匹配，这样可提高匹配参数的搜索精度。实验证明，由于SA算法和改进的Hausdorff距离相结合能有效地对3维模型和图像进行匹配，从而可对具有平移、旋转的物体实现精确定位。
%K Hausdorff distance
%K edge detection
%K 3D model matching
%K simulated annealing<br>维模型
%K Hausdorff距离
%K 图像匹配
%K 图像模型
%K 移动对象
%K 灰度图像
%K 机器视觉
%K 实验证明
%K 搜索精度
%K 物体
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=1887DF5850021F0D&yid=2DD7160C83D0ACED&vid=F3090AE9B60B7ED1&iid=38B194292C032A66&sid=377D325742940769&eid=717CC18E05F2AFA0&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=3&reference_num=12