基于Hausdorff距离的3维模型匹配的改进方法

摘要：

通过单目灰度图像来实现已知3维模型移动对象的精确定位,是基于3维模型的交通视觉检测与目标跟踪系统的首要环节,也是机器视觉领域的一个重要问题.为了更好地进行图像匹配,提出了一种带权值的Hausdorff距离作为3维模型投影和图像中物体轮廓相似性的测度,以避免建立图像特征与模型之间的点-点对应,这样既可减少计算量,也可提高匹配精度.为了避免陷入局部最优,可将一种带记忆功能的模拟退火(SA)算法引入图像模型匹配,这样可提高匹配参数的搜索精度.实验证明,由于SA算法和改进的Hausdorff距离相结合能有效地对3维模型和图像进行匹配,从而可对具有平移、旋转的物体实现精确定位.

关键词：Hausdorff距离、边缘提取、3维模型匹配、模拟退火

所属期刊栏目：10

分类号：TP242.6*2;TP391.41(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2001CB309403

在线出版日期：2005-05-12（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：326-331