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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:全局融合范围图像对齐,可确保刚性变换的一致性

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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一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,我们基于刚体变换的一致性,提出了两个全局收敛的距离图像的对齐方法。通过使用图核算法,该方法使用图核算法来映射刚体变换匹配的多个对应点的组合中具有最佳相似性的特征点。选择一个组合。为了评估刚体变换的一致性,我们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非常大,但是首先,生成特征点的所有一对一对应关系,以满足对应关系的唯一性约束和距离约束。通过找到的组合并仅从匹配的1对1对应组合中选择3组以生成3到3对应,大大减少了匹配候选的数量。 SIFT用于评估关联点的相似性。通过实验证明,该方法适用于各种模型,具有鲁棒性。

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