基于相关系数的相关匹配算法的研究

本文分别从减少相关系数计算运算量和减少搜索点数量这两个方面对以相关系数作为相似性度量准则的相关匹配算法进行改进。实验结果表明:改进后的算法,在不失其匹配精度条件下,克服了其运算量大的缺点,从而满足图像匹配系统的实时性要求。

大重叠度影像的相关系数匹配精度分析

随着低空遥感技术的发展,大重叠度航空影像的获取变得越来越容易,海量的影像数据对于匹配工作要求越来越高。针对灰度相关系数匹配法,分析了搜索区和阈值对于大重叠度影像匹配精度的影响。实验表明,选取合适的搜索区和阈值能够改善影像匹配结果,并且对于影像同名点识别、三维建模精度的提高也有较好的通用性。

SIFT和相关系数在嫦娥一号月球影像匹配中的应用

SIFT算法具有较强的匹配能力,能够处理两幅影像之间在发生平移、尺度、旋转、光照、视角等变化的情况下的匹配问题。利用SIFT算法进行影像匹配,根据匹配点计算两幅影像之间的仿射参数,将左影像上的格网映射到右影像作为初始点,然后使用相关系数测度在右影像上初始点邻域范围搜索匹配点。实验结果表明,该方法能够得到很好的匹配效果。

相关系数和最小二乘影像匹配算法的实现与研究

基于相关系数的影像匹配和最小二乘影像匹配是两种比较基础的影像匹配方法。介绍了这两种方法的原理,算法的设计与实现,基于相关系数进行核线影像的匹配以及进一步采用最小二乘进行影像匹配,并根据试验结果对两种方法进行分析,从提高运行效率和提高精度两个角度提出了优化思想,为提高影像匹配效率提供了参考。

基于普通数码像片的相关系数影像匹配方法探讨

普通数码相机是非量测相机,所获取的像片属于近景像片,但像片没有已知的内方位元素且影像变形大,因此普通数码像片的图像处理比较特殊。针对普通数码像片特点及相关系数计算量大的特点,本文根据试验提出了一种匹配的准确率高、速度快的改进的相关系数匹配方法。试验表明该匹配方法在影像变形较大的情况下有较快的匹配速度和较高的准确度。

基于相关系数的影像高速匹配

1引言目前,全世界越来越开始关注遥感影像的应用,在军、事、气象、环境监测等诸多方面世界各国都投入了大量的人力、物力、财力。而影像匹配在该技术的地位正逐步攀高,各国技术人员投入了大量的精力用于研究快速、高效的匹配算法,各类算法可说是层出不穷。其中有代表性的包括基于图像灰度的相关算法、基于图像特征的算法、人工智能影像匹配法（包括基于神经网络、遗传算法等方法）[1]。在图像特征提取相关算法中,基于movavec算子的特征提取方法是最快的。

相关系数与最小二乘影像匹配算法的研究

相关系数法和最小二乘算法是进行影像匹配的两种常用方法,文章以核线影像为影像匹配的数据源,采用以上两种算法进行影像匹配的实验,对两种影像匹配算法的计算速度、算法的优势、缺陷及改进方案、匹配结果的精度等方便进行了讨论。

基于相关系数符号的快速匹配算法

针对经典灰度相关匹配算法耗时多的缺点,提出一种减少计算次数、提高匹配效率的新方法。该方法是先构造一幅相关图像,然后计算它与基准子图像的互相关数据并利用其符号分离候选匹配点,最后在匹配过程中,根据实时图像与相关图像的相关系数符号来选定匹配点区域,从而减少匹配计算次数,提高匹配速度。理论分析和实验表明,该方法不但能够保持经典灰度相关匹配算法具有较高的匹配精度和较强的抗噪能力的特点,而且大大缩短了匹配时间,使得经典灰度相关算法能够在实际中得以应用。

基于相关系数特性的实时匹配算法

提出了一种高精度的快速匹配算法。其基本思想是根据相关系数矩阵的特性来动态改变相关搜索步长的。对于已知目标特性和点扩展函数的情况,求出其理想情况下的相关系数矩阵函数,确定可信阈值和搜索步长;对于不知道目标特性和点扩展函数的情况,通过相关系数矩阵拟合函数或简单变步长法来确定可信阈值和搜索步长。在得到相关系数最大值后,拟合得到亚像素定位精度。与一般相关方法比较,该方法具有定位精度高、稳健性强和运算速度快等优点。

基于像素灰度的相关系数的影像匹配

数字影像匹配的基本算法实则就是影像相关,利用左右影像上两个像点信号的相关函数,评价它们的相似性以确定同名点。通过对像素灰度相关的匹配的分析,利用相关系数匹配方法的基本原理及其算法,实现数字影像的快速匹配。

基于相关系数法分区影像匹配的研究

基于相关系数的灰度匹配是以相关系数作为相似性测度的灰度匹配。相关系数匹配是众多匹配方法中最简单,速度最快也是最成熟的方法。本文介绍了相关系数影像匹配方法的原理、算法的设计与实现,利用核线影像对作为数据源,进行了影像匹配试验,提出了简单易行的分区匹配方法,并进行了比较分析,得出了有益的结论。

基于NProd相关系数和人工免疫的激光图像匹配算法

为克服同源激光图像灰度匹配的匹配速度慢、易被干扰等不足,建议一种基于NProd相关系数和人工免疫的灰度校准匹配方法。NProd相关系数作为相似性度量函数,具有匹配准确、鲁棒性好的优势。对人工免疫算法进行改进,引入动态种群变异操作进行并行搜索,提高了灰度匹配算法的匹配速度。仿真实验表明:该算法具有匹配精度高、鲁棒性强和实时性高的优点。

基于相关系数法的彩色图像立体匹配方法

提出了一种基于相关系数法的彩色图像分3个波段匹配方法。本方法分两步进行影像匹配,首先利用相关系数作为匹配测度对同一个彩色影像的不同波段实施粗匹配,通过结果剔除误匹配点,然后在初匹配的结果基础上采用最小二乘实现亚像素级匹配。实验结果表明彩色影像立体匹配方法是精确有效的。

基于双向匹配模型的本科生实习效果调查研究

实习是高校人才培养的重要内容,也是实践教学的重要一环。为了促进本科生实习实践教学方式的改革,本文首先用问卷调查方法分别获得本科生和实习单位的实习要求,随后运用双向匹配模型对双方进行匹配分析,最后根据匹配结果剖析当前本科生实习实践教学存在的问题,由此对高校的本科生实践教学活动提出相应的对策建议。本文研究方法及发现不仅能揭示影响实习双方需求匹配的要素,还可以节省信息搜索成本,促进实习效果提高。

基于全息相关系数矩阵的匹配算法

基于最大灰度互相关的匹配算法是航天图像匹配中最常采用的算法,但它具有计算量大、实时性差的缺点.本文提出的全息相关匹配算法是一种基于最大互相关算法的创新,通过在参考图制备阶段构造全息相关系数矩阵,并在匹配阶段获取实时图相对选定子块的全息映像,使匹配的计算量大大减少.由于新算法兼顾了匹配峰形状与幅值的信息,从而在保证匹配精度的情况下,使抗干扰能力也得到增强.试验证明,此算法具有比最大互相关算法更好的性能.

基于相关系数拟合的亚像素定位方法

亚像素技术是一种用软件方法来提高数字图像测量精度的方法,而基于相关系数拟合的方法又是亚像素方法中精度较高的方法之一,将其用在相关模板匹配中,将相关模板匹配的整数像素的定位精度进一步提高到亚像素。实验结果表明,基于相关系数拟合的亚像素定位方法可以很好的提高数字图像中相关匹配的定位精度到0.1～0.2个像素。

面向广域分布式计算环境的任务与资源动态双向匹配方法

广域分布式计算环境可提供大规模的计算和存储资源,是支持算力互联和数据流转的重要基础设施。在广域分布式计算环境中,任务与资源的匹配对于提高系统性能具有重要意义。然而,任务与资源的多样性、地理位置分散的资源会增加二者匹配的复杂性。针对响应延迟高、匹配效率低等问题,提出了面向广域分布式计算环境的任务与资源动态匹配方法,通过建立统一的任务需求模型和资源能力模型来简化匹配过程,降低响应延迟。此外,定义了任务向匹配度和资源向匹配度以刻画任务视角和资源视角的偏好,并权衡二者;定义了任务和资源的双向综合匹配度以量化任务需求和资源能力的适配程度。最后通过动态计算每一组任务与资源间的双向综合匹配度以优化匹配效果。实验结果表明,与现有的方法相比,该方法可提升匹配效果,并大幅降低平均响应延迟。

基于相关系数的高层建筑物区域综合检测

根据高层建筑物在遥感影像上的特点和利用相关系数测度进行基于灰度的影像匹配的特点,结合影像匹配的结果和高层建筑物阴影提取结果,提出了一种基于相关系数的高层建筑物区域综合检测算法。实验表明,利用该方法进行高层建筑物的检测,具有较高的检测成功率。

灰度相关系数法性能的研究

从理想和实际两种情况出发 ,对灰度相关系数匹配法的匹配精度作了分析和比较 ,通过研究误匹配对匹配精度分析的影响 。

基于IG-NRS与ICK双向压缩的KMS自学习案例知识匹配

案例知识匹配可有效缓解知识过载问题,确保知识应用水平。针对知识管理系统自学习案例知识匹配的冗余性问题,提出了一种基于IG-NRS与ICK的双向压缩方法。该方法首先设计NRS的改进模型IG-NRS,据此约简案例知识属性集,实现邻域决策系统的纵向压缩;在此基础上,通过引入谱聚类判别并剔除不一致案例知识实现其横向压缩;再藉由知识视图相似度锁定目标案例知识簇与最相似案例知识,从而确定知识匹配结果。在多个UCI数据集上的实验结果表明,该方法能有效减少知识管理系统自学习案例知识的冗余,取得更高的知识匹配效率和有效性。