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基于特征的彩色图像配准技术研究

作　者: 刘学
导　师: 金世龙；姚洪利
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 光学工程
关键词: 彩色图像图像配准图像拼接 CSIFT ESURF 描述符
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

图像配准技术作为数字图像处理领域的重要研究内容,在军事和民用领域均有着广泛的应用前景。图像配准是依据一些相似性度量,选取合适的图像空间变换参数,使不同成像条件、不同传感器和不同时间获取的同一场景两幅或多幅图像变换到同一个坐标系下,达到像素灰度匹配和空间位置对齐,是图像拼接、目标识别等技术的前提和基础。本文回顾了国内外图像配准技术的研究现状,介绍了图像配准的基本理论和方法,并在此基础上改进了基于灰度图像的两种经典算法,实现了基于特征的彩色图像配准。最后通过实验验证了算法的有效性。本文主要工作有:1.介绍了图像配准技术的研究背景和国内外研究现状,阐述了图像配准技术的基本理论和主要方法,并重点分析了基于特征的图像配准技术的基本框架和算法流程。2.改进了基于灰度图像的SIFT算法,该改进算法结合颜色不变量理论,利用图像RGB色彩信息构建CSIFT 描述符,通过特征匹配求解图像空间变换参数,实现了彩色图像配准。描述符性能测试和图像配准实验证明:CSIFT描述符不仅继承了SIFT描述符良好的特征不变性,还具有更好的独特性和稳健性,提高了图像配准的准确度。3.在深入基于灰度图像SURF算法的基础上,改进了SURF算法,用局部颜色描述向量扩展SURF描述符,再进行特征匹配和求解空间变换参数,完成彩色图像配准。描述符性能测试和图像配准实验证明:ESURF算法具有良好的性能,比SURF算法在彩色图像尺度变化、旋转、模糊、视角变化特别是光照变化方面有更高的稳健性。

全文目录

摘要  10-11
ABSTRACT  11-12
第一章绪论  12-19
  1.1 引言  12-13
  1.2 图像配准技术国内外研究现状  13-18
    1.2.1 基于灰度信息的方法  14-15
    1.2.2 基于变换域的方法  15
    1.2.3 基于特征的方法  15-17
    1.2.4 彩色图像配准方法  17-18
  1.3 本文工作与内容安排  18-19
第二章图像配准技术概述  19-28
  2.1 数字图像  19-20
    2.1.1 数字图像的数学描述  19
    2.1.2 灰度图像和彩色图像  19-20
  2.2 图像拼接技术  20-23
    2.2.1 图像预处理  20-21
    2.2.2 图像配准的数学描述  21
    2.2.3 图像融合方法  21-23
  2.3 图像配准方法分类  23-26
    2.3.1 基于灰度信息的图像配准方法  23-24
    2.3.2 基于变换域的图像配准方法  24-26
    2.3.3 基于特征的图像配准方法  26
  2.4 图像配准技术难点  26
  2.5 图像配准技术评价标准  26-28
第三章基于特征的图像配准方法  28-40
  3.1 图像配准算法的基本框架  28-30
  3.2 特征提取  30-31
  3.3 特征匹配  31-32
  3.4 图像空间变换模型  32-35
    3.4.1 刚体变换  33
    3.4.2 相似性变换  33-34
    3.4.3 仿射变换  34
    3.4.4 投影变换  34
    3.4.5 非线性变换  34-35
  3.5 图像插值和重采样  35-37
    3.5.1 最邻近插值法  35
    3.5.2 双线性插值法  35-36
    3.5.3 立方卷积插值法  36-37
  3.6 本文描述符性能测试和图像配准实验方法  37-40
第四章基于CSIFT算法的彩色图像配准  40-59
  4.1 尺度空间的概念  40-41
  4.2 SIFT算法  41-48
    4.2.1 尺度空间的构造  41-44
    4.2.2 特征点检测  44-45
    4.2.3 特征点精确定位  45-46
    4.2.4 特征点主方向的确定  46-47
    4.2.5 构建SIFT描述符  47-48
  4.3 颜色不变量  48-50
  4.4 特征匹配、参数估计和插值重采样  50-51
  4.5 描述符性能测试和图像配准实验结果  51-56
    4.5.1 尺度变化和旋转描述符性能测试  51-52
    4.5.2 视角变化描述符性能测试  52-54
    4.5.3 光照变化描述符性能测试  54-55
    4.5.4 图像模糊描述符性能测试  55-56
    4.5.5 图像配准变换矩阵误差分析  56
  4.6 结论  56-59
第五章基于扩展SURF描述符的彩色图像配准  59-74
  5.1 概述  59-60
  5.2 SURF算法  60-66
    5.2.1 积分图像  60-61
    5.2.2 Hessian矩阵  61-62
    5.2.3 尺度空间的构造  62-64
    5.2.4 特征点检测和精确定位  64
    5.2.5 特征点主方向的确定  64-65
    5.2.6 构建SURF描述符  65-66
  5.3 扩展SURF描述符构建ESURF描述符  66-67
  5.4 描述符性能测试和图像配准实验结果  67-72
    5.4.1 尺度变化和旋转描述符性能测试  67-68
    5.4.2 视角变化描述符性能测试  68-69
    5.4.3 光照变化描述符性能测试  69-70
    5.4.4 图像模糊描述符性能测试  70-71
    5.4.5 图像配准匹配点对和变换矩阵误差分析  71-72
  5.5 结论  72-74
结束语  74-76
致谢  76-77
参考文献  77-82
作者在学期间取得的学术成果  82

基于特征的彩色图像配准技术研究

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