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针对传统形状上下文算法在图像内部变形,发生遮挡的情况下匹配率较低的问题,提出一种基于形状上下文的连续蒙特卡洛算法。对其准确性和时效性进行验证。并和算法Sift,PA,ULA,TBA进行对比。首先,对图像特征点分别计算点模式形状上下文信息。利用卡方距离得到初匹配。其次,利用初匹配结果构建图模型,构造亲近矩阵,将亲近矩阵进行整数二次规划,以得出最优匹配方案。最后,对最优匹配方案进行图模型的重构与连续分配。实验结果表明,所提出的算法在保证较高图像匹配率的同时,对图像视角不同和尺度不同以及内部遮挡的条件具有