一种基于网格结构图象的目标匹配定位方法
DOI: 10.11834/jig.200207210
Keywords: 网格结构图象,定位方法,目标匹配,结构信息,Hausdorff距离,引导搜索,粗匹配
Abstract:
为了在不降低图象目标配准精度的前提下,加快苑配速度,提出了一种基于网格结构图象的从粗到细的目标匹配混合算法。该算法首先基本网格结构图象来抽取图象和模板的主要结构信息,以构成图象和模板的粗尺度上的一种表示,进而在这种粗尺度表示的图象上进行相似度粗匹配;然后基于引导的搜索策略,将粗匹配的目标位置对应到原图象的一些小区域,再采用部分Hausdorff距离匹配方法在这些小区域进行二次匹配和精确定位,经上述两个步骤的混合使用,不仅极大减少了计算开销,且没有降低匹配的准确度,将该混合算法与无粗匹配的部分Hausdorff距离全图匹配算法相比较,速度提高非常显著,该算法在集成电路显微图象上进行测试,取得了很好的效果。
References
[1] | [1]Huttenlocher D P, Klanderman G A, Rucklidge W J. Comparing images using the hausdorff distance[J]. IEEE Trans. PAMI,1993,15(9) :850~863.
|
[2] | [3]Gu Yu-hua, Tardi Tjahjadi. Coarse-to-fine planar object identification using invariant curve features and B-spline modeling[J]. Pattern Recognition, 2000,33(9): 1411~1422.
|
[3] | [4]Castleman K.Digital image processing[M].北京:清华大学出版社(影印版),1998.
|
[4] | [6]崔屹.图象处理与分析--数学形态学方法及应用[M].北京:科学出版社,2000.
|
[5] | [8]Borgefor G. Distance transformation in digital image [J ].Comput. Vision. Graphics and Image Proc., 1986, 34:344~371.
|
[6] | [2]Jane You, Prabir Bhattacharya. A wavelet-based coarse-to-fine image matching scheme in a parallel virtual machine environment [J]. IEEE Trans. Image Processing,2000,9(9):1547~1559.
|
[7] | [5]龚炜.石青云,程民德.数字空间中的数学形态学--理论及应用[M].北京:科学出版社,1997.
|
[8] | [7]Olson C F, Huttenlocher D P. Automatic target recognition by matching oriented edge pixels [ J ]. IEEE Trans. Image Processing, 1997,6(1): 103~113.
|
[9] | [9]Borgefor G. Distance transformation in arbitrary dimensions[J].Comput. Vision. Graphics and Image Proc. , 1984,27: 321 ~ 345.
|
Full-Text