基于仿射不變量的魚眼圖像特征提取及匹配.pdf

1、魚眼相機在機器人導(dǎo)航、場景監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實與三維重建等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。然而，由于特征的自動提取和匹配問題一直沒有得到很好的解決，因此這些應(yīng)用目前仍然停留在手工或人機交互階段。
　　圖像特征提取與匹配是計算機視覺中的一個基本問題，也是一個非常困難的問題。與傳統(tǒng)的透視圖像相比，由于魚眼圖像具有較大的非線性畸變，使得特征提取和匹配更加復(fù)雜，因此研究魚眼圖像的特征提取和匹配問題，具有重要的理論意義和實用價值。本文圍繞魚眼圖像的特征提取和

2、匹配問題進行了研究，所完成的主要工作有:
　　1、對經(jīng)典的仿射不變特征檢測和匹配算法進行了綜述，并對這些方法的性能進行了分析和比較。
　　2、針對魚眼圖像，給出了一種仿射不變區(qū)域的穩(wěn)定輪廓點提取和匹配方法。首先提取MSER(Maximal Stable Extremal Region)仿射不變區(qū)域特征，并采用SIFT(ScaleInvariant Feature transform)描述子進行初始匹配;然后，對區(qū)域輪廓平滑處

3、理后，再提取區(qū)域輪廓的曲率極值點做為穩(wěn)定特征點;最后根據(jù)幾何一致性約束和灰度相似性度量對這些特征點進行匹配。
　　3、針對魚眼圖像，給出了一種仿射不變區(qū)域的內(nèi)部特征點檢測和匹配方法。首先計算Hessian區(qū)域之間的仿射變換模型，然后，在此基礎(chǔ)上應(yīng)用該模型進行區(qū)域內(nèi)部特征點的匹配預(yù)測和相似性度量。本文區(qū)域內(nèi)部特征點采用Harris角點提取算法，而匹配方法采用基于相關(guān)的交叉驗證方法。
　　實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的仿射不變區(qū)域的特征