内容简介: 点集匹配是计算机视觉与模式识别领域一个基础而关键的问题,其目标在于寻找给定两组点集之间的点点对应关系。点集匹配技术在立体视觉匹配、目标识别与跟踪、医学图像分析、遥感图像处理等方面都有广泛应用,是目前各领域关注和研究的热点。点集匹配本质上是一个NPC复杂组合优化问题,计算量非常大,且由于噪声、离群...
在计算机科学中,点集匹配是一类非常经典的算法问题,被广泛应用于图像处理、计算机视觉、模式识别、数据挖掘等领域中。 点集匹配算法的目标是找到给定两个点集中的点之间的一一对应关系,该对应关系使得两个点集之间具有最小总距离。这里的距离通常是欧几里得距离或曼哈顿距离。 点集匹配算法的运行时间可能会随着点集的大小呈...
《面向肺4D-CT的点集匹配》是2019年中南大学出版社出版的图书。内容简介 点集匹配在肺癌的放射治疗过程中起着关键作用，其能够对肺周期运动进行有效估计。《面向肺4D-CT的点集匹配/江西理工大学优秀博士论文文库》在介绍4D－CT肺图像成像原理及四维图像配准的特点和分类的基础上，重点介绍了笔者在肺运动估计中采用的几...
OpenCV 点集匹配 ransac 本文是转载 + 自己心得 , 参考文献后面写 estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变。 getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6....
首先定义两个点集,一个点集命名为S,就是最大独立点集,另一个点集命名为T,就是最小边覆盖集 1.首先作为一个二分图是能够求得最大匹配的,然后会发现匹配之后会有一些空闲的点,那么这些点,设为u一定是属于S的,因为如果它存在边,那么一定连向已经匹配上的点,所以只需要将那个已经匹配上的点扔到T集,就不可能...
ICP(二个点集之间的匹配)
摘要 本发明公开一种点集与点集的匹配方法及装置,包括粗搜索匹配过程和精搜索优化过程。粗搜索匹配过程:获取第一点集和第二点集,构建金字塔搜索模型,在模型的顶层搜索空间输入变换关系参数的范围,通过逐层遍历金字塔搜索模型,得到满足覆盖率条件的粗搜索变换结果,作为精搜索优化的输入参数,能减少遍历搜索空间的耗时和计算...
eigenvector(二个点集之间的匹配)
41 Document code:A doi:10. 7523/j.issn.2095-6134. 2020. 04. 003基于机器学习的点集匹配算法唐思琦,韩丛英,郭... 收藏 分享 下载 举报 用客户端打开