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剛体変換の整合性を保証する大域収束する距離画像の位置合せ

机译:全球融合范围的图像配准,以确保刚体转换的完整性

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摘要

本論文では,剛体変換の整合性に基づく大域収束する2枚の距離画像の位置合せ手法を提案する.本手法は,グラフカーネルアルゴリズムを用いることにより,特徴点の対応付けのあらゆる組合せのうち,剛体変換が整合する複数の対応点の組合せの中で最も類似度が優れている特徴点の対応付けの組合せを選択する.剛体変換の整合性を評価するために,3組の特徴点からなる三角形を対応づける.このとき,全ての可能な三角形の対応の数は非常に膨大になるが,まず特徴点の全ての1対1対応を生成して対応の-意性の制約や距離の制約を満たす1対1対応の組合せを求め,整合する1対1対応の組合せの中からのみ3組を選択して3対3対応を生成することにより,対応付けの候補数を大幅に削減する.対応づけられた点の類似度の評価にはSIFTを用いる.実験により,提案手法は様々なモデルに対し適用可能であり,頑健であることを確認した.
机译:在本文中,我们基于刚性变换的一致性,提出了两个全局收敛的距离图像的配准方法。该方法采用图核算法,通过所有特征点对应的组合中的刚体变换,将对应点组合中相似度最高的特征点进行匹配。选择一个组合。为了评估刚性变换的一致性,将由三组特征点组成的三角形关联起来。此时,所有可能的三角形的对应数量变得非常大。通过找到匹配组合并仅从匹配的一对一匹配组合中选择3对来生成3到3个匹配,可以大大减少匹配候选的数量。 SIFT用于评估关联点的相似性。实验证明,该方法适用于各种模型,具有鲁棒性。

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