张量子空间降维的边缘图像匹配

摘要：

针对传统基于向量子空间降维的图像匹配算法易丢失像素间邻域关系和计算量大的问题,提出一种基于张量子空间降维的边缘图像匹配算法.通过双边投影变换提取边缘图像的张量子空间,在降低特征空间维数的同时保持边缘特征之间的邻域关系, 同时采用边缘膨胀后的互相关度量模板与实时图的相似性. 标准人脸数据库和红外实时图像的匹配实验结果表明:该算法在匹配时间、匹配正确率、匹配精度3方面较传统基于向量子空间的匹配算法有显著的性能提高,并且对杂波和部分遮挡有较强的适应性.

关键词：图像匹配、张量子空间降维、边缘特征、相似性度量

所属期刊栏目：44

分类号：V19(航空、航天的应用)

资助基金：中国科学院光电信息处理重点实验室基金Y2F4060401

在线出版日期：2016-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3488-3493