【摘 要】
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在数字图像配准技术的研究中,现行的通用方法通常能够很好地在目标具有平移变化的时候识别目标,但当目标的尺度产生较大的变化或者目标本身产生旋转时,通常导致匹配失败。针
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在数字图像配准技术的研究中,现行的通用方法通常能够很好地在目标具有平移变化的时候识别目标,但当目标的尺度产生较大的变化或者目标本身产生旋转时,通常导致匹配失败。针对以上问题,本文采用了建立对数极坐标模型的方法来识别形变目标,通过对映射图像的分析,即使在目标具有平移变化时,依然能够识别目标,并恢复目标的旋转、尺度等变化带来的影响。针对实际问题,文中提出了针对对数极坐标映射的、有针对性的匹配识别方法。利用这种匹配方法,使得算法具有相对于旋转和尺度变化的可靠性同时,具备了实时实现的能力。本文中的算法,均已在主要由DSP和FPGA搭建的硬件系统上予以实现,实验结果证明,能够识别任意程度旋转和一定程度尺度变化的疑似目标,达到了预期目的。
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