图像配准之Hausdorff距离

最新推荐文章于 2025-01-18 13:21:50 发布
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文章标签： 图像配准
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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 ) = m a x [ h ( A , B ) , h ( B , A ) ] H(A,B)=max[h(A,B),h(B,A)] \tag{*} H(A,B)=max

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probility and statistic(2) 常用的相似性度量
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Hausdorff 距离
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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
基于Hausdorff 距离的图像配准快速算法 (2011年)
05-22
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hausdorff 距离
01-02
用于计算两个图像之间的hausdorff 距离，可用于配准，拼接
基于多分辨率图像锥与Hausdorff距离的医学图像配准 (2010年)
05-14
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work.rar_Hausdorff_Hausdorff 匹配_Matlab代码_图像配准_点集匹配
07-15
在这个上下文中，"work.rar_Hausdorff_Hausdorff 匹配_Matlab代码_图像配准_点集匹配"是一个关于使用Hausdorff距离进行点集匹配的Matlab实现。下面我们将详细探讨这些关键术语和相关知识。 **Hausdorff距离**是度量...
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Hausdorff距离匹配代码
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