基于局部特征的圖像匹配與識別.pdf

1、圖像匹配與識別是計(jì)算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域的重要研究問題之一。近年來,圖像匹配與識別技術(shù)進(jìn)展迅速,并且被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理、生物特征識別、機(jī)器人控制等領(lǐng)域。圖像匹配的目標(biāo)是建立兩幅圖像之間的對應(yīng)關(guān)系。在眾多的圖像匹配方法中,基于局部特征的匹配與識別方法由于其對圖像變換具有較好的不變性,成為了近幾年的重點(diǎn)研究內(nèi)容。
　　基于局部特征的圖像匹配方法對成像環(huán)境引起的圖像變化具有很好的不變性。此外,局部特征具有較高的獨(dú)特性,可以在大量數(shù)

2、據(jù)中實(shí)現(xiàn)精確的匹配?；诰植刻卣鞯膱D像匹配方法主要分為三個(gè)部分:特征檢測,特征描述及特征匹配。其中,局部特征檢測在圖像匹配過程中起到至關(guān)重要的作用。局部特征檢測的性能決定了圖像匹配算法的不變性和匹配精度。
　　目前的標(biāo)準(zhǔn)局部特檢測方法(如DoG,Harris/Hessian-Laplace等)將基本檢測器嵌入到高斯尺度空間中并且使用尺度選擇技術(shù)實(shí)現(xiàn)尺度不變性。盡管高斯核是唯一滿足因果性的核函數(shù),但是采樣后的離散高斯函數(shù)不再滿足因果

3、性。此外,高斯微分函數(shù)與圖像中的局部結(jié)構(gòu)不是十分匹配。最后,高斯尺度空間實(shí)現(xiàn)的計(jì)算復(fù)雜度隨著尺度增大而增大,因此不適合用于實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用中。在本文中,對局部特征檢測進(jìn)行了深入的研究,主要完成了以下工作:
　　(1)詳細(xì)分析了B樣條尺度空間的優(yōu)勢(如B樣條微分函數(shù)與圖像結(jié)構(gòu)更為匹配),討論了其在尺度選擇方面的較高斯尺度空間的優(yōu)勢。
　　(2)對積分圖像技術(shù)進(jìn)行了理論分析和拓展,提出了一種快速B樣條尺度空間離散實(shí)現(xiàn)算法。