基于视觉传达的显著图像特征权重自匹配仿真

发布时间：2021-03-10 04:17

　　采用当前方法对图像特征权重进行匹配时,未使用可控滤波器提取图像特征,进行了重复多次的卷积运算,导致特征权重自匹配所用的时间较长、权重自匹配精度较低。提出基于视觉传达的显著图像特征权重自匹配方法,在高斯函数二阶导数的基础上建立可控滤波器,通过建立的可控滤波器提取图像的特征,获取显著图像特征能量值,为图像特征权重的匹配提供依据。计算图像特征对应的自适应权值,采用比值方法获取待匹配点的相关度,结合待匹配点的相关度和自适应权值构建聚合代价函数,通过聚合代价函数完成图像特征权重自匹配。仿真结果表明,所提方法的匹配时间短、匹配精准度高。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(01)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

三种不同方法的匹配时间

为了进一步验证基于视觉传达的显著图像特征权重自匹配方法的整体有效性,将匹配精准度作为测试指标,分别采用基于视觉传达的显著图像特征权重自匹配方法、基于中值滤波的图像特征权重自匹配方法、基于渗透滤波器的图像特征权重自匹配方法进行测试,三种不同方法的匹配精准度如图2所示。分析图2(a)可知,基于视觉传达的显著图像特征权重自匹配方法在多次迭代中的匹配精度在90%附近波动。分析图2(b)可知,基于中值滤波的自匹配方法在多次迭代中的匹配精准度在80%附近波动。分析图2(c)可知,基于渗透滤波器的自匹配方法在多次迭代中的匹配精度在70%附近波动。


本文编号：3074038