蒙特卡罗估计改进Hausdorff距离的景象匹配方法

摘要：

针对可见光与红外图像差异较大导致的匹配困难的实际问题,提出了一种基于蒙特卡罗估计改进Hausdorff距离(MCM-HD)的景象匹配方法.该方法在MCHD的基础上,使用蒙特卡罗方法来估计改进的Hausdorff距离(M-HD),并定义了MCM-HD,即采用随机抽样的特征点子集来计算MHD,从而有效地减少了计算量.为了提高匹配精度,采用分层MCM-HI)与Nprod相结合的方法,在求出距离最小κ个点之后采用Nprod相似性度量得出最终匹配位置.与MCHD算法相比,该算法有效提高了匹配精度,同时缩短了匹配时间.

关键词：Hausdorff距离、蒙特卡罗、景象匹配

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防"十一五"预研项目513220208

在线出版日期：2008-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：289-291