大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法设计

作     者：黄凯宁 郭有强 杨静 HUANG Kaining;GUO Youqiang;YANG Jing

作者机构：蚌埠学院计算机工程学院安徽蚌埠232000 安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2021年第42卷第5期

页      面：107-111页

学科分类：080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 0803[工学-光学工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.617020008) 国家自然科学基金项目(No.61672001) 

主　　题：大数据挖掘 边缘特征 光流场图像 图像方法设计 匹配效率 

摘      要：光流场图像匹配可以提高图像的质量,便于后继的光流场图像处理,而当前光流场图像匹配方法存在一些不足,如匹配耗时间长,错误率较高等,为了获得更优的光流场图像匹配结果,提出了大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法。首先采集大量的光流场图像,并对图像预处理,消除干扰因素,从中提取边缘信息,幅值特征,角度特征等特征向量,并引入大数据挖掘技术根据对提取到的特征向量进行光流场图像匹配,最后对比其它图像匹配方法。实验结果表明,大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法用时较短,提高光流场图像匹配效率,而且光流场图像匹配精度超过95%,大幅度减少了光流场图像匹配错误率,错误率仅为3%,具有广泛的应用范围。