图像配准之Hausdorff距离

最新推荐文章于 2025-06-06 21:53:37 发布
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本文介绍了Hausdorff距离的概念，它是衡量两个点集之间最大最小距离的指标。在图像配准中，Hausdorff距离被用来评估特征点集之间的不相似程度。通过计算双向Hausdorff距离，可以找到两个点集中最不匹配的点，从而优化配准过程。

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Hausodorff距离是两个点集之间的最大最小距离。给定两个特征点集A和B，那么两个点集A和B之间的Hausdorff距离定义如下：
(*)H(A,B)=max[h(A,B),h(B,A)] H(A,B)=max[h(A,B),h(B,A)] \tag{*}H(A,B)=max[h(A,B),h(B,

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豪斯多夫距离 (Hausdorff Distance)在机器人轨迹规划中的应用
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Hausdorff距离匹配算法及代码，特征点进行匹配得出目标区域，但是不具有区域自适应。
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1、例说hausdorff距离 定欧氏空间中的两点集 ， ，Hausdorff距离就是用来衡量这两个点集间的距离。 　　其中， ， 。 称为双向Hausdorff距离， 称为从点集A到点集B的单向Hausdorff距离。相应地 称为从点集B到点集A的单向Hausdorff距离。        下面从一个例子来理解Hausdorff距离。 　　　 　　上图中
Hausdorff 距离
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Hausdorff 距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度； 假设有两组集合：，； 则这两个点集之间的单向 Hausdorff 距离： 其中，||a-b|| 表示 a 与 b 之间的欧氏距离，h(A,B) 也叫前向 Hausdorff 距离，h(B,A) 也叫后向 Hausdorff 距离; h(A,B) 的理解：先在集合 B 中取距离集合 A 最近的点，然后计算集合 A 中的每个点与之间的距离，并将距离进行排序，然后取距离最大的值作为 h(A,B) 的值。（若 h(A,B)=...
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淋曦的进击手记
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05-14
提出了利用小波分解建立多分辫率图像锥和Hausdorff距离的医学图像配准方法。先利用小波方法建立多分辫率图像锥,然后根据梯度向量幅度提取分层图像的特征点,利用 Hausdorff距离进行特征点集的匹配。该方法提高了配准...
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work.rar_Hausdorff_Hausdorff 匹配_Matlab代码_图像配准_点集匹配
07-15
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图像配准与拼接中的Hausdorff距离计算方法
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Hausdorff距离定义与计算方法
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