一种基于最佳伙伴相似性的快速图像匹配算法 
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Fast Image Matching Algorithm Based on Best-Buddies Similarity
西安邮电大学电子工程学院, 陕西 西安 710121
图 & 表
图 1. 原始BBS算法的置信度图。(a)计算得到的真实BBS分数;(b)双线性插值得到的最终BBS置信度图
Fig. 1. Confidence map of original BBS algorithm. (a) Real BBS score by calculation; (b) final confidence map obtained by bilinear interpolation
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图 2. 双线性插值导致多个最大值。(a)矩形区域为模板图像;(b)待匹配图像;(c) BBS置信度图;(d)图(c)中矩形区域的放大图
Fig. 2. Bilinear interpolation leads to multiple maxima. (a) Template image marked in rectangle; (b) target image; (c) confidence map of BBS; (d) enlarged view of rectangular area in figure (c)
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图 3. 重新排列子块
Fig. 3. Rearranged subblocks
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图 4. 目标精确定位过程的BBS置信度图。(a)原始BBS的置信度图;(b)筛选出的目标可能位置;(c)目标可能位置重新计算的BBS分数;(d)图(c)中矩形区域的放大图
Fig. 4. Confidence map of target precise positioning. (a) Confidence map of original BBS; (b) possible location of the target; (c) BBS score of recalculated possible location; (d) enlarged view of rectangular area in figure (c)
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图 5. 算法流程图
Fig. 5. Flow chart of algorithm
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图 6. 不同算法的成功率
Fig. 6. Success rate of different algorithms
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图 7. 两种算法的匹配结果。(a)模板图像;(b)匹配结果
Fig. 7. Matching results of two algorithms. (a) Template images; (b) matching results
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表 1不同尺寸目标选择的s
Table1. Choice of s for different size targets
| Number oftemplate pixels | 0-2000 | 2000-5000 | 5000-10000 | 10000-20000 |
|---|
| s /pixel | 4 | 5 | 6 | 7 |
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表 2目标可能位置的数量
Table2. Number of possible location
| Number oftemplate pixels | 0-2000 | 2000-5000 | 5000-10000 | 10000-20000 |
|---|
| n | 150 | 80 | 80 | 50 |
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表 3各尺寸目标的数目
Table3. Number of different size templates
| Number oftemplate pixels | 0-2000 | 2000-5000 | 5000-10000 | 10000-20000 |
|---|
| Number of templates | 41 | 48 | 10 | 6 |
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表 4两种算法的匹配时间
Table4. Matching time of the two algorithms
| Template | Total time /s | Average time /s |
|---|
| BBS | Proposed | BBS | Proposed |
|---|
| 0-2000 | 222.3 | 135.0 | 5.4 | 3.3 | | 2000-5000 | 1546.8 | 184.4 | 32.2 | 3.9 | | 5000-10000 | 2180.1 | 99.5 | 218.0 | 10.0 | | 10000-20000 | 2621.2 | 75.2 | 436.9 | 12.5 |
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吕波凯, 吴成茂, 田小平. 一种基于最佳伙伴相似性的快速图像匹配算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(10): 101018. Bokai Lü, Chengmao Wu, Xiaoping Tian. Fast Image Matching Algorithm Based on Best-Buddies Similarity[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(10): 101018.
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