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J-GLOBAL ID：201802265620077969   整理番号：18A0303074

領域統計ヒストグラムと適応規則に基づく画像マッチングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Research on image matching algorithm based on region statistical histogram coupling adaptive rule

著者 (4件)： Zhao Yulan (吉林農業科技学院 网絡工程系,吉林 吉林,132101) ,  Wang Xingwei (東北大学,軟件工程学院,遼寧 沈陽110819) ,  Huang Min (東北大学 信息科学与工程学院,遼寧 沈陽,110819) ,  Jiang Chunfeng (吉林農業科技学院 网絡工程系,吉林 吉林,132101)
資料名： Henan Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Henan Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 36  号： 6  ページ： 117-124  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3231A  ISSN： 1673-9787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、画像マッチングアルゴリズムは主に独立ピクセル点のグレースケール特性によって画像登録を完成させ、マッチング画像が大きいグレースケール差異がある場合、多くの誤マッチング点が現れやすく、アルゴリズムのロバスト性とマッチング正確度が高くない。本論文では,領域統計ヒストグラムに基づく適応規則に基づく画像マッチングアルゴリズムを提案した。まず第一に,積分画像の方法を用いて長方形領域の画素値を得て,Hessian行列の行列式を用いて特徴点を抽出し,アルゴリズムの計算効率を改善した。次に,極座標系を導入し,特徴点の近傍を分割し,画素の対応する微分不変ベクトルの特性を利用して,領域統計ヒストグラムモデルを構築し,分割領域内のすべての画素の微分不変量の統計ヒストグラムを求め,特徴記述子を生成した。特徴点に対応する記述子ベクトルをユークリッド距離により測定し,適応則により閾値を調整し,特徴点のマッチングを行い,アルゴリズムのマッチング精度とロバスト性を改善した。最後に、PROSACアルゴリズムを導入し、マッチング特徴点間の極限距離二乗和を評価することにより、誤整合点を判定し、間違った整合点を除去する。シミュレーション実験結果は,提案したアルゴリズムが,現在の画像マッチングアルゴリズムと比較して,より高いレジストレーション精度とロバスト性を有することを示した。このアルゴリズムは画像偽造や画像検索などの情報応用分野において重要な応用価値がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  シミュレーション ,  グレースケール ,  *マッチング ,  *アルゴリズム ,  行列式 ,  不変量 ,  ロバスト性 ,  画像検索 ,  不変性 ,  ベクトル ,  画素 ,  *ヒストグラム
準シソーラス用語： 特徴点 ,  *マッチングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image matching ,  Hessian matrix determinant ,  regional statistical histogram ,  adaptive rule ,  PROSAC algorithm

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 統計 ,  ヒストグラム ,  適応 ,  規則 ,  マッチングアルゴリズム