基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)指的是對(duì)描述同一對(duì)象或場(chǎng)景的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配、變換的過程。這些圖像可能是在不同時(shí)間、不同視角拍攝的，也可能是由不同傳感器所采集的。對(duì)于圖像融合、變化檢測(cè)等最終目的是通過各種圖像數(shù)據(jù)的綜合提取有用信息的圖像分析技術(shù)而言，圖像配準(zhǔn)是關(guān)鍵的步驟。圖像配準(zhǔn)技術(shù)在衛(wèi)星遙感圖像處理、醫(yī)學(xué)診斷輔助、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。
　　 基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法通過提取具有某些特性的特征點(diǎn)來描述和配準(zhǔn)圖像，具有計(jì)算復(fù)雜度低、穩(wěn)

2、定性強(qiáng)、配準(zhǔn)性能好等特點(diǎn)，實(shí)際應(yīng)用比較廣泛。其中，SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)算法是一種性能優(yōu)秀的基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法。該算法通過提取具有尺度不變性的特征點(diǎn)，能實(shí)現(xiàn)對(duì)有尺度變化、平移和旋轉(zhuǎn)等變化的圖像的配準(zhǔn)。SURF(Speeded-upRobustFeatures)算法具有更高的效率，魯棒性方面也有一定的提高。ASIFT(Affine-SIFT)算法是SIFT的改進(jìn)算法的一種，其在SIF

3、T算法基礎(chǔ)上進(jìn)一步對(duì)仿射變換的參數(shù)進(jìn)行模擬，從而實(shí)現(xiàn)了全仿射不變性，大大拓展了圖像配準(zhǔn)的適用范圍。
　　 本文在在深入研究基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法基礎(chǔ)上，融合SURF和ASIFT算法優(yōu)點(diǎn)，提出一種新的改進(jìn)算法，并在特征匹配階段提出一種新的匹配策略。具體工作分為以下兩個(gè)部分：
　　 1、結(jié)合SURF算法對(duì)ASIFT算法進(jìn)行改進(jìn)。ASIFT算法首先對(duì)待配準(zhǔn)圖像和參考圖像進(jìn)行經(jīng)度角和緯度角的模擬，然后對(duì)模擬后得到的一組圖像運(yùn)用SI

4、FT算法提取特征點(diǎn)和進(jìn)行匹配。SURF算法利用Hessian矩陣檢測(cè)極值點(diǎn)，計(jì)算Haar小波響應(yīng)值來生成特征描述向量。本文算法在ASIFT算法模擬的基礎(chǔ)上，特征提取和描述部分采用SURF算法的方法，目標(biāo)在于得到一種性能更好的圖像配準(zhǔn)算法。
　　 2、特征匹配部分改進(jìn)。ASIFT算法在進(jìn)行特征匹配時(shí)，計(jì)算得到的歐氏距離是所有維數(shù)上的差別的總的反映。在這種情況下，有著相同歐氏距離的兩個(gè)特征向量具體在哪些維上的差異較大是無法比較的。而