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结合马氏距离与梯度描述符的稠密匹配

Dense matching combining Mahalanobis distance and gradient descriptor

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针对稀疏匹配点无法满足三维重建工作需要及传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力等问题,本文提出了一种结合马氏距离与梯度描述符的密集匹配方案.该方案首先利用初始可靠同名点建立同名三角网;然后以各三角形的对应中点作为加密匹配基元,以描述符与马氏距离作为两种影响因素,建立得分计算公式;最后以超过该得分阈值者作为匹配点,遍历所有三角形,更新三角网重复上述步骤,直至没有新的匹配点产生.利用网络公开数据集进行验证,试验结果表明,本文提出的密集匹配方案较好地解决了传统算法面对明暗变换影像适应性较差的问题,同时对多种变换影像有着较好的适应性与稳定性.

陈贺、郭增长、刘轩

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河南测绘职业学院,河南 郑州451464

河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南 焦作454000

密集匹配 Delaunay三角网 马氏距离 梯度描述符 得分计算

陕西省土地整治重点实验室开放基金

2019-JC09

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(8)
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