文献类型：期刊文章

作　　者：彭绍武[1,2] 林倞[2] 刘乐元[1,2] 桑农[1]

机构地区：[1]华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北武汉430074 [2]莲花山计算机视觉和信息科学研究院,湖北鄂州436000

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家高技术研究发展计划资助项目(2007AA01Z166);国家自然科学基金资助项目(60672162)

年　　份：2009

卷　　号：37

期　　号：3

起止页码：58-61

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对基于形状特征的物体匹配,对精尺度图像提出一种分层图匹配算法,采用两条马尔可夫链同时对图形进行分割与匹配采样.该方法无需额外的学习训练过程,实现了将物体对象与复杂背景分离,并同时完成了匹配参数及能量计算.对粗尺度图像提出基于方向梯度直方图算子的图像匹配算法,利用物体的整体形状信息进行全局匹配,能忽略局部纹理的干扰,并具有运算速度快的优点,且与分层图匹配算法在计算尺度图像及速度上形成互补.结果表明,分层图匹配算法在100次迭代内便能实现精确匹配.

关 键 词：图像处理 图形匹配  吉伯斯采样  方向梯度直方图 物体检索  马尔可夫链蒙特卡罗框架  

分 类 号：TP391.41]