點集匹配是計算機視覺與模式識別領域一個基礎而關鍵的問題，其目標在于尋找給定兩組點集之間的點點對應關系。點集匹配技術在立體視覺匹配、目標識別與跟蹤、醫(yī)學圖像分析、遙感圖像處理等方面都有廣泛應用，是目前各領域關注和研究的熱點。點集匹配本質上是一個NPC復雜組合優(yōu)化問題，計算量非常大，且由于噪聲、離群點和非剛性形變的存在，常造成點集匹配結果的性能大幅下降，嚴重制約了其工程使用。因此，研究普適高效、魯棒性更強的點集匹配算法具有重要的理論意義和實用價值。為了有效處理噪聲、離群點和非剛性形變等對點集匹配算法性能的影響，本書著手于研究更為普適高效魯棒的點集匹配算法。為此，本書基于非參數(shù)模型提出了一系列新算法，并將其應用于圖像特征點匹配、非剛性點集配準以及非剛性圖像配準等問題，且取得了良好的實驗效果。
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