图像匹配的新方法研究：李群约束的优化算法

项目名称： 图像匹配的新方法研究：李群约束的优化算法

项目编号： No.60970149

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 彭济根

作者单位： 西安交通大学

项目金额： 29万元

中文摘要： 图像匹配是模式识别和数字图像处理中的一项关键技术。在实际中，人们很难确定两个待匹配图像之间存在怎样的形变，因而需要对形变类型进行预估。现有的图像匹配方法主要是基于离散模板进行遍历搜索的，强烈依赖于预估形变的特征，因而往往缺乏对形变类型预估误差的稳健性和对其它类型形变的推广性。本项目基于对形变类型的分析，发现图像匹配实质上是一个约束在李群上的泛函极值问题。通过对由形变构成的李群的特性及其参数化表征的研究，运用SVD分解、Iwasawa分解以及独立成份分析等技术，提出了一种基于连续搜索的图像匹配方法。这种方法具有对形变类预估误差的稳健性和对任意形变类型的推广性。

中文关键词： 图像匹配；Lie群；赋权图匹配；反常扩散；

英文摘要：

英文关键词： Image registration；Lie group；weighted graph matching；Anomalous diffusion；