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基于相似矩阵的匹配算法图两个描述子串在这里 我们提出通过计算

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-08-09

  基于相似矩阵的匹配算法图两个描述子串在这里 我们提出通过计算每一个向量对的欧氏距 然后从这些已经计算出来的距离中选取比较相近的向量点作为匹配点对 就可以认为该点是相似的 搜索这些散乱的匹配点中的连续部分 作为一个匹配曲线段。 匹配曲线段的搜索两个轮廓曲线的匹配比较 得到的可能是多个匹配曲线段 这一步

  基于相似矩阵的匹配算法图两个描述子串在这里 我们提出通过计算每一个向量对的欧氏距 然后从这些已经计算出来的距离中选取比较相近的向量点作为匹配点对 就可以认为该点是相似的 搜索这些散乱的匹配点中的连续部分 作为一个匹配曲线段。 匹配曲线段的搜索两个轮廓曲线的匹配比较 得到的可能是多个匹配曲线段 这一步的工作就是搜索得到所有的匹配曲线段 包括重叠的匹配曲线段。首先利用描述子 ‘】来描述两条曲线 分别描述为描述串善忙和叩 。为描述子特征向量其次 我们定义了一个相似矩阵 如下 基于相似矩阵的匹配算法图两个描述子串在这里 我们提出通过计算每一个向量对的欧氏距 然后从这些已经计算出来的距离中选取比较相近的向量点作为匹配点对 就可以认为该点是相似的 搜索这些散乱的匹配点中的连续部分 作为一个匹配曲线段。 匹配曲线段的搜索两个轮廓曲线的匹配比较 得到的可能是多个匹配曲线段 这一步的工作就是搜索得到所有的匹配曲线段 包括重叠的匹配曲线段。首先利用描述子 ‘】来描述两条曲线 分别描述为描述串善忙和叩 。为描述子特征向量其次 我们定义了一个相似矩阵 如下 两个曲线的描述子串的相似矩阵在这个例子中两个曲线的描述子分别有 如果该项的值小于一个容忍误差范围则标志该项为 认为分别在两个曲线上的这两点相似 否则不标志。在具体的匹配算法中会有一个二维的数组膨 来对应这里的相似矩阵。当这个数组膨计算填写后 将可以从这里面得到匹配曲线段的起始点和结束点。矩阵中的每个位置可以用两个整数来描述它的行列数。所以 一个索引取值为 或者 另一个索引枚举走遍所有已经发现的匹配曲线段。 西北大学博士学位论文 相似矩阵和数组膨依据上图 分别保存着发现的第个匹配曲线段的起始点和结束点信息。图 的例子中 对应的碎片曲面的轮廓曲线分别有 匹配算法根据相似矩阵的情况得到了所有的匹配曲线段并将所有的匹配益线段和其起始点和结束点信息存储在了数组 中。例如第三个匹配曲线段将会在数组中表示为矿 。为了描述方便下面将给描述的曲线段命名 例如 吐、声或者 。每个曲线段有四个信息值与之相关 起始点的位置 在相似矩阵中的行、列数 和结束点 。用另一种描述方法来描述某个曲线段的起始点或结束点的行、列例如在上面例子中 可以描述成为 下面将来确定在这些匹配曲线段的顺序即哪个曲线段在哪个曲线段的后 八面。正如表明的 匹配的曲线段是个闭合的结构 有必要找出顺序。 曲线段的序列化定义顺序的规则如下 如果说曲线段 在投之后 则说明 在轮廓曲线上是在 后面的 具体为 母警在这里定义一个顺序比较操作符 允许两个曲线段做操作返回真或假 如果左边的曲线跟随在右边的曲线后面 则为真 否则为假。根据这些 我们可以得到一个有序的匹配曲线段链 当然 如果曲线段有重叠的话 将不在考虑范围内。在我们的例子中 可以得到以下的关系 一般来说当检测相似矩阵后 搜索得到所有的匹配曲线段后 就可以得到一个满意的连接顺序 并且是其中没有重叠的点。这时候就可以将已经得到连接顺序的各个曲线段合并起来 举例如下 其实在这里的这种合并可以这样看 中间部分认为是遗失碎片产生的误差结果。得到了所有的可能的曲线段后 可以取出来最长的一个来确定为这两个碎片的珏配轮廓曲线的长度。具体算法过程详细介绍 所有的匹配曲线段将会从 依次处理尽量得产生一个新的曲线段序列 使得可能曲线段合并 这里的 是指在匹配过程中找到的所有的匹配曲线面。正如表明的 匹配的曲线段是个闭合的结构 有必要找出顺序。 曲线段的序列化定义顺序的规则如下 如果说曲线段 在投之后 则说明 在轮廓曲线上是在 后面的 具体为 母警在这里定义一个顺序比较操作符 允许两个曲线段做操作返回真或假 如果左边的曲线跟随在右边的曲线后面 则为真 否则为假。根据这些 我们可以得到一个有序的匹配曲线段链 当然 如果曲线段有重叠的话 将不在考虑范围内。在我们的例子中 可以得到以下的关系 一般来说当检测相似矩阵后 搜索得到所有的匹配曲线段后 就可以得到一个满意的连接顺序 并且是其中没有重叠的点。这时候就可以将已经得到连接顺序的各个曲线段合并起来 举例如下 其实在这里的这种合并可以这样看 中间部分认为是遗失碎片产生的误差结果。得到了所有的可能的曲线段后 可以取出来最长的一个来确定为这两个碎片的珏配轮廓曲线的长度。具体算法过程详细介绍 所有的匹配曲线段将会从 依次处理尽量得产生一个新的曲线段序列 使得可能曲线段合并 这里的 是指在匹配过程中找到的所有的匹配曲线西北大学博士学位论文的个数。每当一个新的瞌线段被处理 它和以前的每个已经得到曲线序列作比较 判断是否增加这个新的曲线段到这个序列中 或者根据和现有的曲线段之间的关系建立一个新的曲线段序列。 曲线方向的影响在一般的匹配算法中 由于曲线段的比较是顺序的 所以 当一个曲线和另外一个蓝线处于不同的方向的时候 其比较结果是不同的。圈 方向对匹配的影响当面对的是二维曲线时 可以确定曲线的方向 比如确定逆时针为正方向 顺时针则为反方向。那么两条曲线匹配的时候 这种情况下一个是正方向 一个是反方向。如图 其匹配得到的结果是孑然不同的。 反方向曲线的相似矩阵在二维方面 可以人为的将其所有的曲线的方向确定化 然而 三维曲线的方向是很难确定的。一般对这种情况只有将正反的一个曲线作为两个不同的 八西北大学博士学位论文的个数。每当一个新的瞌线段被处理 它和以前的每个已经得到曲线序列作比较 判断是否增加这个新的曲线段到这个序列中 或者根据和现有的曲线段之间的关系建立一个新的曲线段序列。 曲线方向的影响在一般的匹配算法中 由于曲线段的比较是顺序的 所以 当一个曲线和另外一个蓝线处于不同的方向的时候 其比较结果是不同的。圈 方向对匹配的影响当面对的是二维曲线时 可以确定曲线的方向 比如确定逆时针为正方向 顺时针则为反方向。那么两条曲线匹配的时候 这种情况下一个是正方向 一个是反方向。如图 其匹配得到的结果是孑然不同的。 反方向曲线的相似矩阵在二维方面 可以人为的将其所有的曲线的方向确定化 然而 三维曲线的方向是很难确定的。一般对这种情况只有将正反的一个曲线作为两个不同的 八西北大学博士学位论文曲线来参与匹配了。而在这里 这个基于相似矩阵的匹配算法中 由于匹配的基础是对于点的离散匹配 然后再对匹配点序列化 所以 我们可以在相似矩阵的不同方向上对它作序列化 这样 就可以简单的解决了方向的影响问题。例如在上个例子中 当其中一个轮廓凿线的方寇翻转以后 得到的相似矩阵如图 所示 其余没有标号的均是只有一个单点的匹配 形不成匹配曲线段。 构造哈希表哈希表这样来组成 二臣工盈其中为两个特征点的索引 。为轮廓线上两相邻特征点的长度 为离散点的一阶导数索引 ’为离散点的二阶导数索引 分别为离散点的曲率和挠率值索引。为了加快匹配速度我们在构造哈希表的时候一方面要设定 越大该项在哈希表中的位置越靠前 这样就能保证找到最长的匹配予段 另一方面 我们还要设定不变量之间的优先级。经过理论和实验 优先级确定如下 西北大学博士学位论文曲线来参与匹配了。而在这里这个基于相似矩阵的匹配算法中 由于匹配的基础是对于点的离散匹配 然后再对匹配点序列化 所以 我们可以在相似矩阵的不同方向上对它作序列化 这样 就可以简单的解决了方向的影响问题。例如在上个例子中 当其中一个轮廓凿线的方寇翻转以后 得到的相似矩阵如图 所示 其余没有标号的均是只有一个单点的匹配 形不成匹配曲线段。 构造哈希表哈希表这样来组成 二臣工盈其中为两个特征点的索引 。为轮廓线上两相邻特征点的长度 为离散点的一阶导数索引 ’为离散点的二阶导数索引 分别为离散点的曲率和挠率值索引。为了加快匹配速度我们在构造哈希表的时候一方面要设定 越大该项在哈希表中的位置越靠前 这样就能保证找到最长的匹配予段 另一方面 我们还要设定不变量之间的优先级。经过理论和实验 优先级确定如下

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