基于决策树的景象匹配算法性能评估方法研究

发布时间：2018-03-15 13:01

  本文选题：景象匹配　切入点：算法评估　出处：《计算机与数字工程》2016年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：论文从SAR图像适配性分析和红外图像可识别性分析研究中得到启发,发现景象类型对景象匹配算法的性能有着显著影响,而景象类型又是通过图像特征来进行衡量的,包括基于图像灰度的特征、基于边缘提取的特征以及基于相关面分析的特征。通过分析飞行器航行经过区域的这些图像特征,提出了一种基于CART决策树的景象匹配算法性能评估方法。最后基于决策树对两种经典景象匹配算法进行性能评估,验证了这种评估方法的有效性。
[Abstract]:Inspired by the research of SAR image adaptation analysis and infrared image recognizability analysis, it is found that scene type has a significant impact on the performance of scene matching algorithm, and scene type is measured by image features. It includes the features based on image grayscale, edge extraction and correlation analysis. A performance evaluation method of scene matching algorithm based on CART decision tree is proposed. Finally, two classical scene matching algorithms are evaluated based on decision tree, which verifies the effectiveness of this method.
【作者单位】： 中航工业洛阳电光设备研究所光电控制技术重点实验室;华中科技大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(编号:61273241)资助
【分类号】：TN957.52

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本文编号：1616144