【摘 要】
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为解决在模板匹配过程中,目标图像发生局部遮挡、背景变化、光照变化以及剧烈非刚性形变等情况而出现的匹配失败问题,本文提出了一种基于多特征融合的共生矩阵模板匹配算法。首先,采用多特征融合的方法提取图像信息。分别提取图像的颜色特征、深度特征、方向梯度直方图(HOG)特征,通过主成分分析(PCA)与K均值聚类的方法实现多通道多特征融合;随后,以共生矩阵作为相似性度量方法,通过统计相似性特征信息来代替直接施
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中国科学院大学,中国科学院光电信息处理重点实验室,辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室
【基金项目】
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中科院国防科技创新基金项目(No.Y8K4160401)。
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为解决在模板匹配过程中,目标图像发生局部遮挡、背景变化、光照变化以及剧烈非刚性形变等情况而出现的匹配失败问题,本文提出了一种基于多特征融合的共生矩阵模板匹配算法。首先,采用多特征融合的方法提取图像信息。分别提取图像的颜色特征、深度特征、方向梯度直方图(HOG)特征,通过主成分分析(PCA)与K均值聚类的方法实现多通道多特征融合;随后,以共生矩阵作为相似性度量方法,通过统计相似性特征信息来代替直接施加距离计算;最后,计算滑动窗口中每一组像素点对的共生概率,并加权求和作为匹配得分,由此在目标图像上寻找最
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