基于SURF和KAZE的圖像配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域中占有十分重要的位置，是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。配準(zhǔn)算法主要分為基于區(qū)域的配準(zhǔn)與基于特征的配準(zhǔn)，基于區(qū)域的配準(zhǔn)算法對(duì)于灰度變化敏感，導(dǎo)致配準(zhǔn)準(zhǔn)確度不理想，并且運(yùn)算量較大、速率較低；基于特征的配準(zhǔn)算法的計(jì)算量相對(duì)較小、魯棒性相對(duì)較強(qiáng)，對(duì)圖像偏移和旋轉(zhuǎn)等變化的適應(yīng)能力較強(qiáng)。已逐漸成為圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的主流方向，其中使用最廣泛的是基于點(diǎn)特征的配準(zhǔn)算法。本文對(duì)已有的配準(zhǔn)算法進(jìn)行研究，分析目前經(jīng)典算法的不足，針對(duì)不同變化

2、的圖像對(duì)算法的性能展開研究。通過理論性研究，本文為提高算法的準(zhǔn)確率與精度，提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法。本文的主要工作如下：
　　⑴針對(duì)經(jīng)典SURF算法以及KAZE算法展開研究，分析出原始算法的基本原理、實(shí)現(xiàn)步驟與配準(zhǔn)性能等。
　?、茷榱私鉀Q傳統(tǒng)SURF算法存在的問題，提高彩色圖像配準(zhǔn)的精度和準(zhǔn)確率，提出一種雙向鄰近匹配的彩色圖像配準(zhǔn)算法。該算法對(duì)傳統(tǒng)的SURF描述符進(jìn)行改進(jìn)，將圖像的色彩信息疊加在只包含灰度信息的傳統(tǒng)SURF特征描

3、述符上，組成改進(jìn)的SURF特征描述符，以增強(qiáng)彩色信息對(duì)配準(zhǔn)的影響，提高配準(zhǔn)的準(zhǔn)確率；采用FLANN算法搜索匹配點(diǎn)對(duì)，并對(duì)匹配點(diǎn)對(duì)進(jìn)行雙向鄰近匹配，以提高搜索效率和匹配精度；通過改進(jìn)的RANSAC算法對(duì)匹配錯(cuò)誤的特征點(diǎn)對(duì)進(jìn)行刪除，以便更深入地優(yōu)化匹配結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效地提高彩色圖像配準(zhǔn)的精度和準(zhǔn)確率，具有較好的圖像變換適應(yīng)性和魯棒性。
　?、菫榱颂岣邎D像配準(zhǔn)算法對(duì)于模糊圖像的配準(zhǔn)性能，提出一種融合非線性尺度空間和空間