基于谱图理论的结构描述子及其在点模式匹配中的应用

【摘要】点模式匹配是模式识别和计算机视觉中的一个重要课题,是目前相关领域研究的热点和重点。由于图是描述点集结构特性的强有力的工具,因而,点模式匹配问题常常被视为图匹配问题。基于谱图理论的图匹配方法是其中一个重要的研究方向。当特征点集存在位置噪声及出格点时,已有的谱匹配方法性能会严重下降。针对上述问题,本文研究如何提高谱匹配算法对位置噪声和出格点的精度和稳健性,主要研究成果如下：1.针对单一的谱特征表示的局限性,提出了一种基于多谱特征表示的点模式匹配算法。首先,利用图的不同矩阵的特征值序列作为特征点的描述子；然后,借助多谱嵌入技术求解获得局部结构描述子的相似性；最后,结合几何相容性,使用概率松弛的方法实现点模式匹配问题的求解。模拟数据和真实图像的比较实验验证了该算法的有效性和稳健性。2.构造了一种基于特征点属性图的局部结构描述子。首先对特征点集及其近邻点构造权重图及其归一化Laplace矩阵,根据归一化Laplace矩阵谱半径的确定性,用直方图描述其特征值分布情况,并以此作为特征点的特征,最后将构造的谱描述子嵌入到图匹配模型中实现匹配问题的求解。模拟数据和真实图像的比较实验均表明本文构造的结构描述子是有效的。
【作者】刘志忠；
【导师】唐俊；
【作者基本信息】安徽大学，信号与信息处理，2014，硕士
【关键词】计算机视觉；点模式匹配；图匹配；局部结构描述子；归一化Laplace矩阵；

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