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An E.cient Template Matching Between Rotated Mono- or Multi- Sensor Images

机译：旋转的单传感器或多传感器图像之间的有效模板匹配

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This paper presents an e.cient template matching which is adapted to both the rotated mono- and multi- sensor images. The proposed method uses the dominant orientation (DO) to estimate the rotation and, use the hill climbing to search the translation. First, to .nd the global optimum, climbers are placed all over the reference image with a constant interval, and each climber is assigned to a unique DO, by which the template rotation can be estimated at each climber. Then a class-adaptive clustering is introduced and all the climbers/DOs are clustered into several classes. In each class the template is rotated only once, so the total rotation operations can be reduced signi.cantly. After the rotation, the hill climbing can be conducted and the global optimum can be achieved by the highest climber. Our method need not any presetting of the parameters, however, it is robust and e.cient, as shown in experiments.
机译：本文提出了一种有效的模板匹配，该模板匹配适用于旋转的单传感器图像和多传感器图像。所提出的方法使用优势方向（DO）来估计旋转，并使用爬坡来搜索平移。首先，为了达到全局最优，将攀登者以恒定的间隔放置在整个参考图像上，并将每个攀登者分配给唯一的DO，通过该DO，可以估算每个攀登者的模板旋转。然后，引入了一个类自适应聚类，并将所有的登山者/ DO聚类为几个类。在每个类别中，模板仅旋转一次，因此可以显着减少总的旋转操作。旋转之后，可以进行爬山，而最高的攀登者可以实现全局最优。我们的方法不需要任何参数的预设，但是，如实验所示，它是鲁棒且有效的。

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