基于代表色不变矩的自适应匹配算法.docx

基于代表色不变矩的自适应匹配算法
基于代表色不变矩的自适应匹配算法
摘要：自适应匹配算法是一种用于图像配准的关键技术。本论文提出一种基于代表色不变矩的自适应匹配算法。该算法利用代表色不变矩来描述图像的颜色分布，并通过自适应的方式进行图像匹配。实验证明，该算法能够有效地提高图像匹配的准确性和鲁棒性。
关键词：自适应匹配算法，代表色不变矩，图像配准，颜色分布
1.引言
图像配准是计算机视觉领域一个重要的问题，其目的是将不同视角、不同时间或不同传感器获取的图像进行准确地对齐。自适应匹配算法是一种解决图像配准问题的有效方法。在传统的图像匹配算法中，颜色信息往往被忽略或过度依赖于具体的颜色模型，导致匹配结果的准确性和鲁棒性受限。为了解决这个问题，本论文提出了一种基于代表色不变矩的自适应匹配算法。
2.代表色不变矩
代表色不变矩是一种描述图像颜色分布的统计特征。它通过对图像颜色空间进行离散化，将图像颜色分布转换为一组代表色的出现概率。代表色不变矩具有以下特点：1）不受颜色模型的影响，适用于任何颜色空间；2）对大尺度变换具有鲁棒性；3）不受图像物体的大小和位置的影响。
3.自适应匹配算法
自适应匹配算法使用代表色不变矩来描述图像的颜色分布。具体的步骤如下：
(1)图像预处理：对输入图像进行预处理，包括去噪、尺度归一化等操作。
(2)代表色提取：使用颜色量化算法对预处理后的图像进行颜色量化，得到代表色。
(3)代表色不变矩计算：根据代表色，计算代表色不变矩。
(4)自适应匹配：对目标图像进行类似的处理，计算其代表色不变矩。通过比较目标图像的代表色不变矩和参考图像的代表色不变矩，确定匹配程度。
(5)图像配准：根据匹配程度，在目标图像中找到最佳的配准位置。
4.实验结果
为了验证该自适应匹配算法的准确性和鲁棒性，我们进行了一系列实验。实验结果表明，该算法在不同图像数据库上都能取得优秀的配准效果。与传统的匹配算法相比，该算法在匹配准确性和鲁棒性方面具有明显的优势。
5.结论
本论文提出了一种基于代表色不变矩的自适应匹配算法，用于解决图像配准问题。该算法利用代表色不变矩来描述图像的颜色分布，并通过自适应的方式进行图像匹配。实验证明，该算法能够有效地提高图像匹配的准确性和鲁棒性。未来可以进一步改进该算法，提高其计算效率和适用性。
参考文献：
[1]WangJ,LiX.Adaptiveimageregistrationbasedoncolorinvariantmoments[J].JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2018,56:67-75.
[2]ZhangS,LiuS,HaoY.Anoveladaptivematchingmethodforimageregistrationbasedoncolordistribution[C].InternationalConferenceonImageandGraphics,2019:33-38.
[3]LiT,ZhangY.Anadaptiveimageregistrationalgorithmbasedoncolorinvariantmoments[C].InternationalSymposiumonComputerScienceandIntelligentControl,2020:12-18.