登录    注册    忘记密码

期刊文章详细信息

基于最大熵和互信息最大化的特征点配准算法  ( EI收录)  

A New Robust Point Registration Algorithm by Maximization of Entropy and Mutual Information

  

文献类型:期刊文章

作  者:张二虎[1] 卞正中[2]

机构地区:[1]西安理工大学信息科学系,西安710048 [2]西安交通大学生命科学与技术学院,西安710049

出  处:《计算机研究与发展》

基  金:图像信息处理与智能控制教育部重点实验室基金项目 (TKLJ0 10 9)

年  份:2004

卷  号:41

期  号:7

起止页码:1194-1199

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2000、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:点配准问题在机器视觉、医学图像等领域 ,有着非常重要的应用基础 通过在最大化熵原理的基础上 ,将互信息相似性测度引入到点配准算法中 ,提出了一种新的快速、准确的健壮性的点配准算法 首先建立起表示两个特征点集之间匹配对应关系的联合概率分布匹配矩阵 ,通过最大化熵和互信息最大化 ,建立起一个包含匹配矩阵和空间变换参数的新的能量函数 ,通过确定性退火算法 ,可以获得最优的匹配矩阵和空间变换参数 ,从而解决点的对应性问题和出界点(outliers)确定 实验结果表明 ,算法具有较强的鲁棒性 。

关 键 词:图像配准 能量函数 信息熵 互信息

分 类 号:TP391]

参考文献:

正在载入数据...

二级参考文献:

正在载入数据...

耦合文献:

正在载入数据...

引证文献:

正在载入数据...

二级引证文献:

正在载入数据...

同被引文献:

正在载入数据...

版权所有©重庆科技学院 重庆维普资讯有限公司 渝B2-20050021-7
 渝公网安备 50019002500408号 违法和不良信息举报中心