基于约束满足神经网络的整体影像匹配

张力; 沈未名; 张祖勋; 张剑清

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基于约束满足神经网络的整体影像匹配

张力, 沈未名, 张祖勋, 张剑清

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 1999 > 24(3): 216-219

张力, 沈未名, 张祖勋, 张剑清. 基于约束满足神经网络的整体影像匹配[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1999, 24(3): 216-219.

引用本文:

张力, 沈未名, 张祖勋, 张剑清. 基于约束满足神经网络的整体影像匹配[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1999, 24(3): 216-219.

Zhang Li, Shen Weiming, Zhang Zuxun, Zhang Jianqing. Global Image Matching Based on Constraint Satisfaction Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1999, 24(3): 216-219.

Citation:

Zhang Li, Shen Weiming, Zhang Zuxun, Zhang Jianqing. Global Image Matching Based on Constraint Satisfaction Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1999, 24(3): 216-219.

基于约束满足神经网络的整体影像匹配

武汉测绘科技大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目,编号49501015

详细信息

作者简介:
张力,男, 29岁,博士生,现从事数字摄影测量、影像识别与处理等研究

中图分类号: P231.5;TP391

Global Image Matching Based on Constraint Satisfaction Neural Network

National Laboratory for Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, WTUSM, 129 Luoyu Road, Wuhan, China, 430079

摘要: 将影像匹配看作一个约束满足问题(CSPs),并用约束满足神经网络(CSNN)来实现整体影像匹配。根据新松弛标号法对网络的结构和迭代方式进行了改进,使其能够处理复杂地形条件下影像匹配中存在的"零匹配"和"多匹配"问题。实验表明,该匹配算法可快速、有效地处理复杂地形条件下的影像匹配问题
- 整体影像匹配 /
- 约束满足神经网络 /
- 约束满足问题
Abstract: The key technique to automatically extract the digital terrain model (DEM) from image pairs or stereo pairs is the image matching process. In this paper, the authors describes an approach to using constraint satisfaction neural network to solve the global image matching. The authors firstly give a simple description of the image matching and the constraint satisfaction problem. Then the authors outline an analogy method between image matching process and constraint satisfaction problems and a technique to construct the constraint satisfaction neural network in order to solve the global image matching. The author's utlimate goal is to get the accuracy and robust matching results, given a complicated terrain's aerial photo stereo pairs. So the authors improve the traditional algorithm by use of the new relaxation algorithm presented by Levy [1998]. This algorithm can cope with the so called "zero matching" and "multi matching" problem, locate the regions of "zero matching", and bridge the non texture areas. At last, the authors also give some experimental results to show the algorithm's efficiency, accuracy and robust.
- global image matching /
- satisfaction neural network /
- constraint satisfaction problem

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