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随机并行梯度下降图像匹配方法性能研究及优化_李松洋
在 SPGD 图像匹配方案中，由公式（2）即得到性能评价函数的改变量，此时只对性能评价函数施加了一次正扰动，即单边扰动方式。然而通过编程实现匹配方案过程中发现，若对性能评价函数分别施加一次正向和负向扰动之后相减， 即采用双边扰动方式将会获得更理想的匹配效果。由双边扰动方式得到的性能评价函数改变量由公式（4）给出 （4） 为了对比两种扰动方式的匹配效果，我们对若干模拟序列图像进行匹配跟踪实验，得到其中一组如图 3 所示的收敛曲线对比图：
SPGD 图像匹配方法是一种基于 SPGD 算法的全新的匹配方法，它匹配精度高、速度快、鲁棒性强，然而匹配坐标系和扰动方式的选取直接影响匹配性能， 本文通过大量匹配实验和相关理论分析得出了一系列有价值的结论： 1、SPGD 图像匹配方法的匹配性能同匹配坐标系选取密切相关，选取模板中心点为坐标系原点将会获得更好的匹配效果; 2、双边扰动方式较单边扰动方式提高了匹配精度和稳定性，进一步提升了匹配性能。本文总结了 SPGD 图像匹配方法中匹配坐标系和双边扰动对匹配性能影响的一般性规律，使该方法得到进一步完善。本文作者创新点： 随机并行梯度下降图像匹配方法是一种全新的图像匹配方法， 选取模板中心点为匹配坐标系原点和采取双边扰动方式能进一步优化其匹配性能， 获得更好的匹配效果，此即本文的创新点。
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