基于Markov随机场的新型景像匹配算法

为了提高景像匹配导航系统的定位精度,给出了一种基于Markov随机场理论和极大后验概率估计的新型景像匹配算法.考虑到在x方向和y方向位置偏差的实时图与基准图之间的灰度分布关系,利用图像上的灰度分布服从Markvov随机场分布这一特性,建立了景像匹配问题的条件概率分布模型.应用最小二乘法和噪声的先验统计信息估计位置偏差的方差,给出了描述基准图与实时图之间灰度偏差的测量模型,确定了测量的统计特性.基于极大后验概率估计准则计算了位置偏差的估值.由于新算法在计算位置偏差估值时用到了被估量和噪声的统计信息,因此具有很高的精度.将该算法与最小二乘景像匹配算法进行了仿真比较.仿真结果表明,新算法的匹配精度达到了0.1～0.2像素,高于最小二乘匹配算法的匹配精度.