计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2009年
11期
231-234
,共4页
脉冲神经耦合网络%特征系列%景象匹配%图像拼接
脈遲神經耦閤網絡%特徵繫列%景象匹配%圖像拼接
맥충신경우합망락%특정계렬%경상필배%도상병접
PCNN%Feature sequence%Scene matching%Image mosaic
在实际应用中,采集到的实时图像会受到噪声的干扰,或相对于基准图有一定的旋转、比例变化等.因此,要求景象匹配算法必须具有一定的容错和抗干扰能力.将脉冲神经耦合网络思想引入景象匹配中,提出了一种用PCNN提取图像熵序列来实现景象匹配的新方法,具有较好的旋转不变性,对噪声和尺度变化具有很好的鲁棒性.在PCNN模板匹配的基础上还实现了图像良好拼接,具有对准精度高、易于硬件实现的特点.仿真实验结果验证了方法的有效性.
在實際應用中,採集到的實時圖像會受到譟聲的榦擾,或相對于基準圖有一定的鏇轉、比例變化等.因此,要求景象匹配算法必鬚具有一定的容錯和抗榦擾能力.將脈遲神經耦閤網絡思想引入景象匹配中,提齣瞭一種用PCNN提取圖像熵序列來實現景象匹配的新方法,具有較好的鏇轉不變性,對譟聲和呎度變化具有很好的魯棒性.在PCNN模闆匹配的基礎上還實現瞭圖像良好拼接,具有對準精度高、易于硬件實現的特點.倣真實驗結果驗證瞭方法的有效性.
재실제응용중,채집도적실시도상회수도조성적간우,혹상대우기준도유일정적선전、비례변화등.인차,요구경상필배산법필수구유일정적용착화항간우능력.장맥충신경우합망락사상인입경상필배중,제출료일충용PCNN제취도상적서렬래실현경상필배적신방법,구유교호적선전불변성,대조성화척도변화구유흔호적로봉성.재PCNN모판필배적기출상환실현료도상량호병접,구유대준정도고、역우경건실현적특점.방진실험결과험증료방법적유효성.
