%0 Journal Article
%T Improved incremental dissimilarity approximations algorithm using sub-vector sorting<br>子矢量排序的渐进不相似度逼近算法
%A Li Yang
%A Pan Zhibin
%A Wu Xinpeng
%A <br>李阳
%A 潘志斌
%A 吴鑫鹏
%J 中国图象图形学报
%D 2012
%I 
%X 渐进不相似度逼近(IDA)算法是一种新近提出的高性能快速图像匹配算法,它通过分割匹配矢量,避免了大量的基于像素的计算。但是分割后的子矢量能量集中性差,因此算法效率仍有提升空间。为了改进能量集中性差这个问题,提出一种按子矢量方差顺序展开的方案,按该顺序展开子矢量能使匹配矢量排除得更快,平均展开的子矢量数下降,明显减少了搜索空间。除此之外,还加入了在IDA测试之前的利用整体矢量模的一次新的排除测试,并在子矢量展开中引入了PDS(partial distortion search)算法。本文改进算法对图像数据库中室内场景、室外自然场景和室外人文场景这3类图像进行测试时,整体匹配效率较IDA算法提升了72%~83%。
%K fast pattern matching
%K vector partitioning
%K IDA algorithm
%K variance sorting
%K high resolution image<br>快速图像匹配
%K 矢量分割
%K IDA算法
%K 方差排序
%K 高分辨率图像
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=DC0994A58AFB6AE975F705D2D0396DA7&yid=99E9153A83D4CB11&vid=BCA2697F357F2001&iid=59906B3B2830C2C5&sid=9F9D3173F7EC760A&eid=F0C6824EC19052AD&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=9