90、鲁棒图像匹配与神经网络字符串匹配技术解析

鲁棒图像匹配与神经网络字符串匹配技术解析

在图像处理和字符串匹配领域，常常会遇到各种复杂的问题，如图像中的异常值干扰以及大规模字符串匹配的效率问题。本文将详细介绍鲁棒最小二乘图像匹配方法以及基于神经网络的字符串匹配技术，探讨它们的原理、算法和实验结果。

鲁棒对称最小二乘图像匹配

在图像匹配过程中，当图像受到不同对比度（增益）和偏移值的影响而发生畸变时，传统的最小二乘匹配方法可能无法正常工作。因为异常值的信号值是均匀分布的，与模板变换没有关系。为了解决这个问题，我们引入了鲁棒对称最小二乘匹配方法。

基本原理

设两个图像 $\hat{g} 1$ 和 $\hat{g}_2$ 是由一个理想的未知模板 $\hat{g} = (\hat{g}_i : i = 1, \ldots, p)$ 经过不同的均匀对比度（$a_1$ 和 $a_2$）和偏移（$b_1$ 和 $b_2$）值变换得到的，并且每个像素还受到独立的噪声或异常值的干扰。对于只受噪声影响的像素 $i \in {1, \ldots, p}$，有：
$\hat{g} {1i} = a_1\hat{g} i + b_1 + \varepsilon {1i}$
$\hat{g} {2i} = a_2\hat{g}_i + b_2 + \varepsilon {2i}$
其中，误差 $\varepsilon_{1i}$ 和 $\varepsilon_{2i}$ 服从中心正态分布，且具有相同的方差。

为了实现鲁棒匹配，我们引入一个软掩码 $\gamma_i \in [0, 1]$ 应用于像素对 $(\hat