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文檔簡介
1、圖像配準(zhǔn)是計算機視覺、目標(biāo)識別、圖像重建、機器人視覺等領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)和圖像處理的基本任務(wù)之一。圖像配準(zhǔn)是將不同時間、不同圖像傳感器、不同視角及不同拍攝條件下獲取的兩幅或多幅圖像進行匹配。為此,圖像配準(zhǔn)技術(shù)在軍事、遙感、醫(yī)學(xué)、遙感圖像處理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
目前對圖像配準(zhǔn)的研究主要分為三大類:基于灰度相關(guān)的配準(zhǔn)方法,基于對圖像的理解和解釋的配準(zhǔn)方法和基于特征的配準(zhǔn)方法。隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,對圖像配準(zhǔn)提出了新的要求,即要求在
2、有限的時間內(nèi)高精度、準(zhǔn)確地實現(xiàn)圖像間的配準(zhǔn)。
本論文針對基于特征的配準(zhǔn)方法進行了相關(guān)研究,具體工作如下:
?、訇U述了圖像配準(zhǔn)技術(shù)的發(fā)展以及現(xiàn)實背景,并針對基于特征的圖像配準(zhǔn)進行了詳細(xì)的介紹,分析了基于特征的圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究現(xiàn)狀。然后重點介紹了特征檢測、特征描述以及特征匹配技術(shù)存在的主要問題以及它們對實現(xiàn)整個配準(zhǔn)過程的重要性。
?、跒榱擞行У母纳铺卣鳈z測技術(shù)中存在的主要問題,在分析現(xiàn)有的Harris、FAST、
3、DOG特征檢測算法的基礎(chǔ)上,改進了原有的CSS特征檢測算法,得到一種多尺度的CSS特征檢測算法,該算法能有效的檢測圖像的特征點,并能提高運算速度,能很好的表征圖像的表象特征。
?、坩槍ΜF(xiàn)有的基于特征的圖像配準(zhǔn)算法存在的問題,在多尺度CSS算法的基礎(chǔ)上結(jié)合Daisy算法實現(xiàn)了圖像間配準(zhǔn),該配準(zhǔn)算法能高效準(zhǔn)確的實現(xiàn)圖像間的配準(zhǔn)。
?、芊治隽巳诤隙喑叨菴SS與DAISY圖像配準(zhǔn)算法的優(yōu)缺點,發(fā)現(xiàn)針對特征檢測與特征描述的改進并不
4、能很好的解決圖像配準(zhǔn)算法的時間效率。在此基礎(chǔ)上,針對現(xiàn)有的特征匹配算法不能很好的解決高維數(shù)據(jù)的檢索問題,在LSH算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進算法(ELSH),并結(jié)合傳統(tǒng)的SIFT算法實現(xiàn)圖像間的快速準(zhǔn)確配準(zhǔn)。
通過大量實驗和分析,對多尺度CSS特征檢測算法進行了驗證,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合DAISY特征描述算法實現(xiàn)了圖像間的準(zhǔn)確配準(zhǔn)。對基于ELSH的圖像配準(zhǔn)算法與傳統(tǒng)的BBF及LSH算法的計算時間進行了比較,結(jié)果表明該算法大大縮減了算
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