【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2010年第2期 88-91页,共4页

【作 者】： 陈楸 ; 董湛 ; 段晓军

【摘 要】 由于传统Hausdorff距离算法对减少非零均值高斯噪声的干扰不明显，且匹配精度不能满足惯导的要求，因而提出了一种改进的算法分支点的加权Hausdorff离（Weiighted Hausdorff Distance，WHD）算法，并给出了权值的求取公式。方法能有效匹配被非高斯噪声污染的图像，提高景象匹配的精度和速度，增强算法的鲁棒性。并对提出的WHD算法与部分的平均距离算法（PMHD）分别作仿真实验进行比较，证明了前者算法的实用性和有效性。