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像對匹配方法研究 ( 簡體 字) |
| 作者：賈迪,朱紅 | 類別：1. -> 程式設計 -> 綜合 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 51621
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NT售價： 340 元 |
| 出版日：7/1/2019 |
| 頁數：156 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121366864 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：像對匹配是指能夠自動識別存在于不同像平面上的特征基元所對應的同物方結構信息，該技術作為計算機視覺的核心任務，是后續高級圖像處理的關鍵，如圖像拼接、三維重建、影像融合、超分辨率重建、視覺定位等，所涉及的領域有工業檢測、導彈的地形匹配、光學和雷達的圖像跟蹤、交通管理、工業流水線的自動監控、工業儀表的自動監控、醫療診斷、資源分析、氣象預報、文字識別及圖像檢索等。從攝影測量角度可將立體像對分為窄基線與寬基線兩種獲取模式，目前窄基線像對的匹配方法已較為成熟，而寬基線條件下由于獲取同一目標影像的設備、時間、視點、視角、光照條件等因素均不相同，故如何提高這類像對匹配的執行速度、配準率及魯棒性成為目前的研究熱點。
本書中給出的方法為作者近年來的研究成果，主要研究內容為寬基線條件下的像對匹配方法。在局部不變特征點稠密匹配的研究中，基于HOG特征的稠密化估計給出一種稀疏到稠密寬基線像對匹配方法，適用于立體像對匹配；提出密度聚類平滑約束提純內點及三角網等比例剖分稠密匹配，避免由于某些局部外點造成仿射變換矩陣估計不準確而影響整體平面稠密匹配準確率的問題。在直線特征匹配與提純方法的研究中，給出三種直線特征匹配方法，包括重合度約束直線特征匹配、線段元支撐區主成分相似性約束特征線匹配、多重約束下的直線特征匹配；給出建立梯度引力圖的方法，并以此為基礎對直線特征位置進行矯正，結合極限約束提純直線匹配結果。在區域匹配方法的研究中，給出結合SV-NCC度量彩色圖像塊間相似性的方法，并通過分值圖選擇最佳模板匹配位置；給出兩種提高模板匹配性能的方法，分別為縮小模板匹配的搜索空間與無紋理區域的紋理構造方法。
本書共4章，第1章主要對近年來的像對匹配方法予以總結，主要內容包括圖像局部不變特征點匹配方法、圖像直線特征匹配方法、圖像區域特征匹配方法，并給出這些匹配方法的綜合對比與分析；第2章是局部不變特征點稠密匹配方法，主要內容包括基于DeepMatching的像對高效稠密匹配方法、平滑約束與三角網等比例剖分像對稠密匹配方法；第3章為直線特征匹配與提純方法，主要內容包括像對直線特征匹配、面向圖像直線特征匹配的線特征矯正與提純方法；第4章是模板特征自動選取與匹配方法，主要內容包括像對匹配的模板選擇與匹配、提高模板匹配性能的方法。
參與本書相關科研實驗與內容校對的同學還包括朱寧丹、趙明遠、吳思、李玉秀、楊寧華，在此對他們表示感謝！
由于個人水平所限，書中難免會出現疏漏和失誤，懇請廣大讀者批評指正，并提出寶貴意見。
著 者 |
內容簡介：本書對近年來像對匹配方法予以全面總結，并針對寬基線條件下像對匹配問題給出一些解決方法，這些方法均為作者近年來的研究成果。本書共4章，第1章主要對近年來的像對匹配方法予以總結，主要內容包括圖像局部不變特征點匹配方法、圖像直線特征匹配方法、圖像區域特征匹配方法，并給出這些匹配方法的綜合對比與分析；第2章是局部不變特征點稠密匹配方法，主要內容包括基于DeepMatching的像對高效稠密匹配方法、平滑約束與三角網等比例剖分像對稠密匹配方法；第3章為直線特征匹配與提純方法，主要內容包括像對直線特征匹配、面向圖像直線特征匹配的線特征矯正與提純方法；第4章是模板特征自動選取與匹配方法，主要內容包括像對模板選擇與匹配、提高模板匹配性能的方法。本書可作為圖象匹配、配準研究方向碩士生、博士生、專業教師的科研參考用書，也可為廣大計算機視覺處理的科技工作者提供技術參考。
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目錄：第1章 像對匹配方法綜述 1
1.1 像對局部不變特征點匹配方法 2
1.2 像對直線特征匹配方法 19
1.3 像對區域特征匹配方法 22
1.4 像對匹配方法綜合對比分析 33
參考文獻 40
第2章 局部不變特征點稠密匹配 48
2.1 基于DeepMatching的像對高效稠密匹配方法 48
2.1.1 基于HOG特征的稠密化估計 50
2.1.2 像對稠密匹配方法 51
2.1.3 實驗結果與分析 55
2.2 平滑約束與三角網等比例剖分像對稠密匹配 62
2.2.1 密度聚類平滑約束提純內點 66
2.2.2 三角網等比例剖分稠密匹配 68
2.2.3 實驗結果與分析 72
2.3 本章小結 76
參考文獻 76
第3章 直線特征匹配與提純 81
3.1 直線特征匹配 81
3.1.1 重合度約束直線特征匹配算法 82
3.1.2 線段元支撐區主成分相似性約束特征線匹配 89
3.1.3 多重約束下的直線特征匹配方法 97
3.2 直線特征校正與匹配結果提純。 105
3.2.1 梯度引力圖 106
3.2.2 直線位置修正方法 108
3.2.3 提純直線匹配結果 110
3.2.4 實驗結果與分析 114
3.3 本章小結 120
參考文獻 120
第4章 模板特征選取與匹配 124
4.1 像對模板選擇與匹配 124
4.1.1 SV-NCC度量彩色圖像塊間相似性 125
4.1.2 分值圖與選擇最佳模板匹配位置 128
4.1.3 實驗分析 130
4.2 提高模板匹配性能的方法 135
4.2.1 縮小模板匹配的搜索空間 135
4.2.2 無紋理區域的紋理構造方法 140
4.3 本章小結 143
參考文獻 148 |
| 序： |
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