一种基于预变形辅助前向加性高斯牛顿法的数字图像相关方法_第1页
一种基于预变形辅助前向加性高斯牛顿法的数字图像相关方法_第2页
一种基于预变形辅助前向加性高斯牛顿法的数字图像相关方法_第3页
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文档简介

板匹配、相位相关、相关滤波等方法。然而，这些方法存在着一些缺陷，比如对光照变化、旋转、尺度变化、非刚性运动等因素的不敏感性、对前向加性高斯牛顿法（ForwardAdditiveGauss-Newton,FANG）是函数的最小值，从而得到最优解。FANG算法的主要优点是具有良好的收敛性、对初值不敏感、适用于局部极值等。因此，FANG算法被广泛应用在完成目标预变形后，需要计算目标模板与当前图像之间的相似度。（Smofdfre）、（NormalizedCrossCorrelation）等。其中，NCC计算方法在光照和色彩劣程度。通常情况下，该目标函数采用FANG算法来进行优化求解。

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