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Visual Aerial Navigation through Adaptive Prediction and Hyper-Space Image Matching 적응 예측 및 초공간 이미지 매칭을 통한 시각적 항공 항법

Muhammad Anwaar MANZAR, Tanweer Ahmad CHEEMA, Abdul JALIL, Ijaz Mansoor QURESHI

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요약 :

이미지 매칭은 인공지능, 머신비전, 시각적 내비게이션 분야의 중요한 연구 분야입니다. 본 논문에서는 시각적 탐색에 적합한 새로운 이미지 매칭 기법을 제시합니다. 이 방식에서는 그레이 스케일 이미지를 분할하고 양자화하여 부분대역 이진 이미지를 형성합니다. 그런 다음 이진 이미지의 정보는 서명되어 벡터 공간을 형성하고 서명은 중요도에 따라 정렬됩니다. 이렇게 정렬된 시그니처는 정규화되어 표현된 이미지 그림 특징을 회전 및 크기 불변 형식으로 변환합니다. 두 이미지의 두 벡터 공간이 일치하는 이미지의 경우 변환된 도메인에서 비교됩니다. 이 비교는 이미지 역변환의 필요성을 피하면서 이미지 공간 영역에서 직접적으로 효율적인 결과를 산출합니다. 기존 상관 관계와 비교하여 이 비교는 이미지 전체에 걸쳐 광범위한 제곱 오류 계산을 방지합니다. 실제로 항공 영상 시퀀스의 고속 성능에 대한 적응적 예측이 제공한 추정값으로 수렴하도록 솔루션을 직접 안내합니다. 30차원 솔루션 모집단 계획도 일치하는 신뢰도 요소와 함께 제시되었습니다. 이 요소는 필수 일치 조건이 달성되었을 때 반복을 종료하는 데 도움이 됩니다. 제안된 방식은 일반, 크기 조정 및 회전된 템플릿에 대해 강력하고 빠른 결과를 제공합니다. 이전 기술과의 속도 비교는 이 새로운 기술의 계산 실행 가능성과 이미지 크기에 대한 의존도가 훨씬 낮다는 것을 보여줍니다. 이 방법은 또한 XNUMXdB AWGN 및 충격성 잡음에서 잡음 내성을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.2 pp.283-297
발행일
2009/02/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.283
원고의 종류
PAPER
범주
패턴 인식

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