论文摘要
为了解决当前激光扫描图像中的目标区域信息特征匹配误差大、匹配效率低等难题,提出了基于特征向量的激光扫描图像目标区域信息特征匹配方法。首先对激光扫描图像中的目标区域信息特征匹配研究现状进行分析,找到它们的缺陷,然后根据灰度共生矩阵法提取激光图像特征,利用Sobel算子获取梯度信息特征向量,然后根据SIFT算法和尺度不变特征构建相应的综合信息特征向量,并进行特征点匹配,消除伪匹配点,最后利用深度学习理论实现信息特征信息匹配,仿真实验结果表明,相对于其它激光图像目标区域信息特征匹配方法,所提方法的激光图像的目标区域信息特征匹配精度高,误匹配率低,加快了的目标区域信息特征匹配速度,实际应用价值更高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邹小花
关键词: 激光扫描图像,目标区域,特征匹配,深度学习理论
来源: 激光杂志 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 物理学,无线电电子学,计算机软件及计算机应用
单位: 南昌航空大学科技学院
基金: 国家自然科学基金(No.61562063)
分类号: TP391.41;TN24
DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.12.063
页码: 63-66
总页数: 4
文件大小: 126K
下载量: 66
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