基于爬山法的快速图像匹配

针对高速系统的应用需求,分析一种基于爬山法的快速图像匹配算法。文章首先通过分析NNPROD算法的相关度量曲面,设计了多个爬山者按照优先级依次爬山的启发式搜索算法,该算法能够保证全局最优。然后分析了进一步提高算法快速性的三种改进方案:爬山步长的自适应调整、通过图像样本集来计算相关度、爬山与分层相结合的搜索策略。实验结果表明,爬山搜索算法性能优越。目前,该法已在实际系统中得到应用。

基于灰度特征编码的快速景象匹配方法

为解决复杂条件下快速目标匹配的问题,提出一种基于分形编码思想的景象匹配方法。基本原理是将图像分成小块,通过各个块灰度值之和的比较进行编码,提取图像中与分辨率无关的灰度特征,得到特征编码矩阵,再采用NNPROD算法作为相关性度量函数进行匹配。实验结果表明,该方法使匹配速度大幅提高,对不同分辨率、各种噪声的图像均能快速准确匹配,体现了很好的鲁棒性和适应性。