匈牙利匹配算法

匈牙利算法及程序

匈牙利算法自然避不开Hall定理，即是：对于二部图G，存在一个匹配M，使得X的所有顶点关于M饱和的充要条件是：对于X的任意一个子集A，和A邻接的点集为T(A)，恒有： │T(A)│ >= │A│
匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，其基本步骤为：
1．任给初始匹配M；
2．若X已饱和则结束，否则进行第3步；
3．在X中找到一个非饱和顶点x0，作V1 ← {x0}, V2 ← Φ；
4．若T(V1) = V2则因为无法匹配而停止，否则任选一点y ∈T(V1)\V2；
5．若y已饱和则转6，否则做一条从x0 →y的可增广道路P，M←M?E(P)，转2；
6．由于y已饱和，所以M中有一条边(y,z)，作 V1 ← V1 ∪{z}, V2 ← V2 ∪ {y}， 转4；


设数组up[1..n] --- 标记二分图的上半部分的点。
down[1..n] --- 标记二分图的下半部分的点。
map[1..n，1..n] --- 表示二分图的上，下部分的点的关系。
True-相连， false---不相连。
over1[1..n]，over2[1..n] 标记上下部分的已盖点。
use[1..n，1..n] - 表示该条边

目 录

引 言 ............................................................................................................... 3 1图像匹配技术的发展和研究意义 ................................................................... 7

1.1图像匹配技术的发展和研究意义 .................................................................................... 7 1.2图像匹配技术的研究现状 ................................................................................................ 7 1.3研究问题及内容 .........................................................................................

目 录

引 言 ............................................................................................................... 3 1图像匹配技术的发展和研究意义 ................................................................... 7

1.1图像匹配技术的发展和研究意义 .................................................................................... 7 1.2图像匹配技术的研究现状 ................................................................................................ 7 1.3研究问题及内容 .........................................................................................

二 特征点提取算法

1、基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）方法的图像特征匹配

参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints” 基于SIFT方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for

matching）

1.1 尺度空间极值检测

特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。

Ko

基于特征点匹配的图像拼接算法研究

　第19卷　第4期　　　No.4海军工程大学学报　　　Vol.19　　2007年8月　Aug.2007　JOURNALOFNAVALUNIVERSITYOFENGINEERING　　

文章编号:1009-3486(2007)04-0094-04

基于特征点匹配的图像拼接算法研究

陈　虎

(海军工程大学船舶与动力学院,武汉430033)

摘　要:通过查找待拼接两幅图像的对应特征点以确定两幅图像的缝合点,进而确定两者的匹配位置,通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接实验结果表明,,取得了良好的效果。

关键词:基于图像的绘制;全景图;图像拼接;中图分类号:TP391.41　　　　:Rbasedonfeaturepointsmatching

CHEN2Hu

(CollegeofNavalArchitectureandPower,NavalUniv.ofEngineering,Wuhan430033,China)Abstract:Stichpointsaredeterminedthroughfindingcorrespondingfeaturepointsoftwoimagestodecideitsmatchi

匈牙利命名法

匈牙利命名法是一种编程时的命名规范。基本原则是：变量名＝属性＋类型＋对象描述，其中每一对象的名称都要求有明确含义，可以取对象名字全称或名字的一部分。命名要基于容易记忆容易理解的原则。保证名字的连贯性是非常重要的。

举例来说，表单的名称为form，那么在匈牙利命名法中可以简写为frm，则当表单变量名称为Switchboard时，变量全称应该为 frmSwitchboard。这样可以很容易从变量名看出Switchboard是一个表单，同样，如果此变量类型为标签，那么就应命名成 lblSwitchboard。可以看出，匈牙利命名法非常便于记忆，而且使变量名非常清晰易懂，这样，增强了代码的可读性，方便各程序员之间相互交流代码。 据说这种命名法是一位叫 Charles Simonyi 的匈牙利程序员发明的，后来他在微软呆了几年，于是这种命名法就通过微软的各种产品和文档资料向世界传播开了。现在，大部分程序员不管自己使用什么软件进行开发，或多或少都使用了这种命名法。这种命名法的出发点是把变量名按：属性+类型+对象描述的顺序组合起来，以使程序员作变量时对变量的类型和其它属性有直观的了解，下面是HN变量命名规范，其中也有一些是我个

基于特征点匹配的图像拼接算法研究

　第19卷　第4期　　　No.4海军工程大学学报　　　Vol.19　　2007年8月　Aug.2007　JOURNALOFNAVALUNIVERSITYOFENGINEERING　　

文章编号:1009-3486(2007)04-0094-04

基于特征点匹配的图像拼接算法研究

陈　虎

(海军工程大学船舶与动力学院,武汉430033)

摘　要:通过查找待拼接两幅图像的对应特征点以确定两幅图像的缝合点,进而确定两者的匹配位置,通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接实验结果表明,,取得了良好的效果。

关键词:基于图像的绘制;全景图;图像拼接;中图分类号:TP391.41　　　　:Rbasedonfeaturepointsmatching

CHEN2Hu

(CollegeofNavalArchitectureandPower,NavalUniv.ofEngineering,Wuhan430033,China)Abstract:Stichpointsaredeterminedthroughfindingcorrespondingfeaturepointsoftwoimagestodecideitsmatchi

计 算 机 工 程 第 35 卷 第20期

Vol.35 No.20 Computer Engineering · 软件技术与数据库 ·

文章编号：1000—3428(2009)20—0088—03

文献标识码：A

2009年10月

October 2009

中图分类号：TP311

改进的语义Web服务匹配算法设计与实现

黄志成，李 华

(重庆大学计算机学院，重庆 400030)

摘 要：引用领域本体对Web服务进行语义描述，再进行语义层上的匹配，是Web服务匹配研究领域的重要研究方向。针对传统匹配算法在语义Web服务发现中的不足，采用语义距离、匹配度系数等对其进行扩展，在此基础上实现一个原型系统。实验表明，该算法能提高Web服务的匹配精度。

关键词：语义Web服务；本体；服务匹配

Design and Implementation of ImprovedMatching Algorithm

for Semantic Web Service

HUANG Zhi-cheng, LI Hua

(College of Computer Sc

第７卷第２期２００７年４月

交通运输系统工程与信息

ＪｏＩｌｍａｌｏｆ１ｈｎ８ｐｏｎ“ｏｎ印８把ｍｓＥⅡ画Ⅱｅ商“ｇａｎｄｈｄｉ珊ａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌ。ｇｙ

Ｖ０１．７Ｎｏ２

ＡＤ州２００７

文章编号：１００９—６７“（２００７）０２—００３９一０７

，…………………………’’、

ｉ智能交通系统与信息技术ｌ～。。。。。。。。。。。。。。。。．．。。。…。。。。。．。。一

基于大规模浮动车数据的地图匹配算法

章威１，徐建闽１，林绵峰２

（１．华南理工大学交通学院，广州５１０６４０；２广州交通信息化建设投资运营有限公司，广州５１００３３）

摘要：地图匹配问题是浮动车技术中必须解决的关键问题．由于浮动车数据自身的特

点，传统的导航地图匹配算法难以直接适用于大规模的浮动车数据匹配．在分析基于浮

动车数据的地图匹配与传统的导航地图匹配的异同点的基础上，提出了浮动车地图匹配

模型族的解决方案和相应的道路网格拓扑结构，设计了包括道路初次匹配模型、平行方向

道路识别模型、节点匹配模型、延时匹配模型在内的浮动车数据地图匹配算法体系，并对

算法进行了评估和验证．提出的浮动车数据地图匹配算法模型已经在广州市Ｉ鸭示范工

程中得到了实际应用，应用结果表明该算法具有准确、高效和实用的特点．

关键词：智

论文

第3卷第 6 0期20 0 8年 1 2月

武汉理工大学学报 信息与管理程版J U N LO T F R TO& MA A E N N I E R N ) O R A FWU fN O MA I N I N G ME TE G N E I G

Vo. 0 No 6 j3 .

De .2 0 c 08

文章编号：07—14 ( 0 8 0 0 6—0 10 4 X 2 0 )6— 8 1 4

基于块匹配的运动估计算法研究和优化王会鲜， 伟谢涛郑洪江陈，, '(. 1武汉理亡大学信息工程学院，湖北武汉 4 07 2塔里木大学信息工程学院， 30 0;.新褫阿拉尔 8 30 4 30)

摘

要：了克服视频编码中运动估计运算量大的困难， H S和 MV B算法进行了深入讨论；为对 B C并利用白适

应静止块检测准则和基于运动相关性自适应的初始搜索点预测方法，实现了对 M C V B算法的优化，少了算减法的搜索点数，有效提高了搜索速度。实验表明，在保证图像质量的前提下，改进后的算法平均搜索点数比H S和 MV B算法分别下降了 4%和 2%。 B C 8 9 关键词：运动估计；匹配； S块 A D准则；起点预测中图法分类号：N 1 .3 T