【摘 要】
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为了解决视点变化造成曲线图像匹配和识别困难的问题,利用全仿射模型建立仿射变换图库,在图库样本中通过曲率信息找出与目标样本相关性最优的样本,从而达到曲线图像匹配和识
【机 构】
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江南大学物联网工程学院智能系统与网络计算研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202312,61170121)资助
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为了解决视点变化造成曲线图像匹配和识别困难的问题,利用全仿射模型建立仿射变换图库,在图库样本中通过曲率信息找出与目标样本相关性最优的样本,从而达到曲线图像匹配和识别的目的。基于曲率的全仿射曲线图像匹配的方法,首先根据全仿射模型对样本图像建立样本库,对样本库中每一个样本通过等间隔偏移进行采样,然后对采样后的子样本建立曲率样本子集,将目标图像与样本子集中的每一个样本进行快速最近邻搜索算法相似性匹配;最后通过匹配结果,找到最优匹配样本。实验结果表明,基于曲率的全仿射曲线图像配准具有较高的成功率,并且与传统算法相
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