基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法
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A Weighted Eigenvector Point Matching AlgorithmBased on Area-ratio Matrix
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    摘要:

    提出一种在仿射变换下点集关系描述算子——面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法。算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系。因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能。实验表明算法切实可行。

    Abstract:

    Area-ratio matrix, a new point-set distribution descriptor, is given in the paper, which is an invariance under affine transformation. Based on this, the paper reasoned out why the classic eigenvector approach (EA) matching algorithm has inferior anti-noise ability. To solve the problem, the paper proposesan algorithm of weighted eigenvector point matching algorithm based on area-ratio matrix (WEA-ARM). The algorithm enhances the EA's anti-noise ability, and can match point sets under not only the equilong transformation but also affine transformation. Experiments on both synthetic point sets and real images show the practicability of the algorithm and the correctness of the conclusions in the paper.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

谭志国,孙即祥,王文惠,等.基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法[J].国防科技大学学报,2008,30(1):69-72.
TAN Zhiguo, SUN Jixiang, WANG Wenhui, et al. A Weighted Eigenvector Point Matching AlgorithmBased on Area-ratio Matrix[J]. Journal of National University of Defense Technology,2008,30(1):69-72.

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  • 收稿日期:2007-07-20
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  • 在线发布日期: 2012-12-07
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