一、深度学习在图像匹配中的优化 深度学习技术是当前图像匹配算法的一项重要技术。它可以通过训练深度学习模型,从大量数据中学习到特征描述符,并根据这些特征描述符对图像进行匹配。比如一个常用的深度学习模型是卷积神经网络,通过这种模型可以从图像中提取出可描述特征的信息,并将其转换成一个高维特征向量,以达到匹配的...
首先我们解决的是二分图的最大匹配问题,所以我们需要先对二分图进行了解;其次我们去找最大匹配的时候是通过迭代寻找增广路径,所以增广路径的定义需要明确。 看到目录的同学可能会问,是讲HK算法的,为什么学前还要学习匈牙利算法(KM)呀? 回答:实际上HK算法是在KM算法上的优化,KM算法在每次迭代中,只是找到一条增广路...
专利摘要显示，本发明提供一种平移扫描设备的图像配准算法的优化方法，所述方法包括以下步骤：S1.特征提取：对图像使用特征提取算法提取特征点，获得每个特征点的描述子；S2.图像匹配:在图像相似性度量时加入几何约束条件，当满足约束条件，才进行相似性度量，而不满足约束添加的点对不进行度量；在搜索最大相似性前过滤...
归一化互相关方法(Normalized cross correlation,简记为 NCC 算法)计算两个图像块之间的互相关性来代替像素的匹配代价,它对局部的灰度值线性变化具有不变性,抗噪声干扰能力较强,但容易受局部光照变化的影响,且匹配速度较慢; 基于互信息的代价计算方法(Mutual information-based,简记为 MI 算法)利用图像灰度值概率分布的...
在这篇文章中,我将会讲解如何实现快速匹配视觉图像的算法,并对其进行优化。 一、算法实现 在实现快速匹配视觉图像的算法时,我们可以使用一种叫做SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)的算法。它是一种用于图像特征提取的算法,由David G. Lowe于1999年发明。SIFT算法执行的步骤如下: 1.尺度空间极值检测。这一步...
简介: 飞行员配对方案(Dinic求最大二分图匹配(对匈牙利算法的优化),以及二分图的建图方式) 二分图最大流建图方式: 1.源点S与每个外籍飞行员有向边连边,权值为1 2.每个英国本地飞行员与汇点连接有向边,权值为1 3根据题意,外籍与本地飞行员连接有向边,权值为1. 输出方式: 最后输出方案数: 当某个...
因为传统的匹配方法主要是依靠点作为基本单元的一阶匹配方法和依靠线作为基本单元的二阶匹配方法,因此对采集特征点的选择和匹配方法的优化是很重要的。然而,基于局部图像信息的这两种方法的匹配效果不是很好,本文通过改进使用多目标优化算法NSGA-II,设计实现一种新的高阶图匹配算法,通过设计相关的目标函数和遗传算子,...
[0032] (7)进行图像匹配遍历。 [0033] 如图1、图2及图3所示,在具体运用本发明优化算法中,具体定位流程为:步骤1:建立商场中所有商铺店面对应的店面图片库;步骤2:获取用户拍摄当时所处位置的店铺门面图片;步骤3:再获取用户当前位置信号的wifi对应MAC地址;步骤4:对用户拍摄图片进行预处理;步骤5:对预处理图片进行Sif...
二部图最大匹配的快速动态优化算法 维普资讯 http://www.cqvip.com