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基于最大后验概率的图像匹配相似性指标研究

冯祖仁 吕娜 李良福

冯祖仁, 吕娜, 李良福. 基于最大后验概率的图像匹配相似性指标研究. 自动化学报, 2007, 33(1): 1-8. doi: 10.1360/aas-007-0001
引用本文: 冯祖仁, 吕娜, 李良福. 基于最大后验概率的图像匹配相似性指标研究. 自动化学报, 2007, 33(1): 1-8. doi: 10.1360/aas-007-0001
FENG Zu-Ren, LU Na, LI Liang-Fu. Research on Image Matching Similarity Criterion Based on Maximum Posterior Probability. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(1): 1-8. doi: 10.1360/aas-007-0001
Citation: FENG Zu-Ren, LU Na, LI Liang-Fu. Research on Image Matching Similarity Criterion Based on Maximum Posterior Probability. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(1): 1-8. doi: 10.1360/aas-007-0001

基于最大后验概率的图像匹配相似性指标研究

doi: 10.1360/aas-007-0001
详细信息
    通讯作者:

    冯祖仁

  • 中图分类号: TP391

Research on Image Matching Similarity Criterion Based on Maximum Posterior Probability

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    Corresponding author: FENG Zu-Ren
  • 摘要: 图像匹配是视觉跟踪领域中的重要环节,利用巴氏(Bhattacharyya) 系数度量模板与待匹配区域之间的统计特征相似性是图像匹配中最有效的方法之一. 但是由于背景特征的影响,有时应用巴氏指标进行匹配得到的最优解的位置并不一定是目标特征的实际位置,因而在视觉跟踪过程中目标定位可能出现偏差,甚至跟踪错误. 本文提出了一种基于后验概率的图像匹配相似性指标,该指标利用搜索区域的统计特征,能有效抑制待匹配区域特征中背景因素的影响,同时突出了目标特征的权重,与巴氏指标相比明显改善了匹配函数的峰值特性. 这种指标的另一突出优点是计算复杂度很低,容易得到全局最优解.与巴氏系数指标的匹配结果进行的比较表明,本文所提出的匹配指标在复杂背景下具有更强的目标识别与分辨能力
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-12-26
  • 修回日期:  2006-06-21
  • 刊出日期:  2007-01-20

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