Visuella sensornätverk har framträtt som en viktig klass av sensorbaserade distribuerade intelligenta system, där bildmatchning är en av de viktigaste teknikerna. I denna artikel presenteras en affin invariant metod för att producera täta korrespondenser mellan okalibrerade breda baslinjebilder. Under affine omvandlingar, både punkt läge och dess grannskap struktur ändras mellan vyer, så tät matchning blir en tuff uppgift. Det föreslagna tillvägagångssättet tenderar att lösa detta problem inom en sparsam ram. Den här artikelns bidrag är trefaldigt. Först föreslås en strategi för tillförlitlig sparse matchning, som börjar från affin invariant funktioner extraktion och matchning och sedan dessa ursprungliga matchningar används som rumsliga innan för att producera mer glesa matcher. För det andra, matcha förökning från glesa funktionspunkter till dess angränsande pixlar utförs i vägen för regionen växer i en affin invariant ram. För det tredje hanteras de oöverträffade punkterna med matrisåterhämtningsteknik med låg rankning. Jämförelseexperiment av den föreslagna metoden jämfört med befintliga metoder visar en betydande förbättring av förekomsten av stora affina deformationer. Creative Commons CC-BY: Denna artikel distribueras enligt villkoren i Creative Commons Attribution 3.0 Licens
Shi och Al. REF presenterade en affin invariant metod för att producera täta överensstämmelser mellan okalibrerade breda baslinjebilder.
An affine invariant approach for dense wide baseline image matching
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}