子矢量排序的渐进不相似度逼近算法

摘要：

渐进不相似度逼近(IDA)算法是一种新近提出的高性能快速图像匹配算法,它通过分割匹配矢量,避免了大量的基于像素的计算.但是分割后的子矢量能最集中性差,因此算法效率仍有提升空间.为了改进能量集中性差这个问题,提出一种按子矢量方差顺序展开的方案,按该顺序展开子矢量能使匹配矢量排除得更快,平均展开的子矢量数下降,明显减少了搜索空间.除此之外,还加入了在IDA测试之前的利用整体矢量模的一次新的排除测试,并在子矢量展开中引入了PDS( partial distortion search)算法.本文改进算法对图像数据库中室内场景、室外自然场景和室外人文场景这3类图像进行测试时,整体匹配效率较IDA算法提升了72％～83％.

关键词：快速图像匹配、矢量分割、IDA算法、方差排序、高分辨率图像

所属期刊栏目：17

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：高校博士点专项基金项目20100201110030;中兴通讯技术开发项目201112045;浙江大学开放基金项目A1115

在线出版日期：2013-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1478-1484