交通肇事場景圖像處理的關鍵技術研究.pdf

1、近年來，利用數(shù)字圖像處理技術對普通數(shù)碼相機拍攝的現(xiàn)場照片進行分析處理已成為事后交通管理部門尋找事故原因、認定事故責任的輔助手段。圖像拼接技術是克服普通數(shù)碼相機成像視場小這一缺點的關鍵技術，可以使交通部門管理人員通過一系列拼接后的圖片把握到整個交通肇事場景信息，因而具有重要研究意義；平面測距技術則是一種輔助測量手段，可通過照片對實際場景中散落物、車痕等進行測量，作為認定事故責任的依據(jù)。
　　 本論文對常用的圖像拼接算法進行了研究及

2、實驗分析，并對以角點為特征的圖像拼接算法進行了改進。分析了基于灰度信息的圖像拼接算法、基于相位相關的圖像拼接算法以及基于特征的圖像拼接算法的優(yōu)劣；研究了常用的角點檢測算法，并通過實驗分析了幾種常用角點檢測算法的性能。
　　 針對交通肇事場景下的圖像有可能出現(xiàn)尺度變化的問題，將一種多尺度Harris角點檢測算法引入到拼接算法中的特征點提取步驟，以適應圖像的尺度變化；對一種基于Sift特征的描述符的進行詳細分析，并對該特征描述符在向

3、量構造和采樣區(qū)域等方面進行了改進；針對拼接算法的前序步驟中的錯配，提出了一種基于SVD分解迭代求解圖像變換模型并去除誤匹配的算法；采用了一種通過黑白棋盤作為標定物對相機進行標定并進行測距的方法，分析了平面測距技術對單幅圖像和拼接后圖像測距效果的對比。
　　 通過實驗證明，改進的特征描述符對圖像的噪聲、旋轉和尺度變化均有較好的魯棒性，能夠有效的減少誤配；基于SVD分解迭代求解變換模型的算法可以更進一步的剔除誤匹配，并能夠得到一個準