光电工程
光電工程
광전공정
OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING
2013年
6期
129-136
,共8页
段西发%田铮%齐培艳%延伟东
段西髮%田錚%齊培豔%延偉東
단서발%전쟁%제배염%연위동
投影非负矩阵分解%稳健的非线性投影非负矩阵分解%图像配准%特征匹配%异常值
投影非負矩陣分解%穩健的非線性投影非負矩陣分解%圖像配準%特徵匹配%異常值
투영비부구진분해%은건적비선성투영비부구진분해%도상배준%특정필배%이상치
projective nonnegative matrix factorization (PNMF)%robust nonlinear projective nonnegative matrix factorization (RNPNMF)%image registration%feature matching%outliers
包含相同目标的图像由于可能存在结构差异而导致特征匹配困难、不精确,针对该问题提出了一种新的匹配方法.首先,提出一种稳健的非线性投影非负矩阵分解方法(RNPNMF),利用RNPNMF得到特征点集的共同投影空间;然后,计算特征点集在共同投影空间的投影,利用特征点集在共同投影空间上的投影实现点集的精确匹配.最后,为验证本文方法的有效性,分别对光学图像和SAR图像进行了实验,实验结果表明:和现有方法相比,本文所提方法能更精确有效的实现特征点集的匹配,同时,应用于图像配准也得到了很好的结果.
包含相同目標的圖像由于可能存在結構差異而導緻特徵匹配睏難、不精確,針對該問題提齣瞭一種新的匹配方法.首先,提齣一種穩健的非線性投影非負矩陣分解方法(RNPNMF),利用RNPNMF得到特徵點集的共同投影空間;然後,計算特徵點集在共同投影空間的投影,利用特徵點集在共同投影空間上的投影實現點集的精確匹配.最後,為驗證本文方法的有效性,分彆對光學圖像和SAR圖像進行瞭實驗,實驗結果錶明:和現有方法相比,本文所提方法能更精確有效的實現特徵點集的匹配,同時,應用于圖像配準也得到瞭很好的結果.
포함상동목표적도상유우가능존재결구차이이도치특정필배곤난、불정학,침대해문제제출료일충신적필배방법.수선,제출일충은건적비선성투영비부구진분해방법(RNPNMF),이용RNPNMF득도특정점집적공동투영공간;연후,계산특정점집재공동투영공간적투영,이용특정점집재공동투영공간상적투영실현점집적정학필배.최후,위험증본문방법적유효성,분별대광학도상화SAR도상진행료실험,실험결과표명:화현유방법상비,본문소제방법능경정학유효적실현특정점집적필배,동시,응용우도상배준야득도료흔호적결과.
