基于分支特征点的景象匹配算法

摘要

由于传统Hausdorff距离算法对减少非零均值高斯噪声的干扰不明显,且匹配精度不能满足惯导的要求,因而提出了一种改进的算法分支点的加权Hausdorff距离(Weighted Hausdorff Distance,WHD)算法,并给出了权值的求取公式.方法能有效匹配被非高斯噪声污染的图像,提高景象匹配的精度和速度,增强算法的鲁棒性.并对提出的WHD算法与部分的平均距离算法(PMHD)分别作仿真实验进行比较,证明了前者算法的实用性和有效性.