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二维图像的多尺度形变与注册技术研究

作 者: 方皓
导 师: 党岗
学 校: 国防科学技术大学
专 业: 计算机科学与技术
关键词: 二维图像 形变 注册 区域匹配 对应性关系 非刚性注册 结构性节点
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 27次
引 用: 0次
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内容摘要


随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,人们开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界的功能,这被称为计算机视觉。二维图像形变注册技术是当前计算机视觉领域的一个前沿研究方向,它通过对图像的编辑,可以获得较为理想的甚至是全新的图像效果,从而大大增强了计算机在人们对现实世界认识、理解和改造方面的作用,该技术具有非常广泛的应用领域和发展前景,目前已经广泛应用于航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、武器装备制导、文化艺术等领域。二维图像注册与形变的目的是将源和目标图像之间的可见差异最小化,其中一个关键问题在于如何保证注册与形变之后的图像能够保持其显著特性。本文针对这一前沿课题,设计并实现了一种基于自适应结构图的非刚性形变和注册方法,该方法不仅能够达到甚至优于现有方法所具有的形变与注册效果,而且具有较好的实时性、高效性。论文的主要贡献有:1、提出了结构性节点的自适应选取方法,该方法能够较好的符合二维图像的处理要求,有效解决纤细型区域等病态部分操作过程中产生不自然的效果甚至是细节丢失的问题。2、提出了基于自适应结构图的二维图像形变方法,实现二维图像非刚性变形,并确保该算法实时性受到较小影响情况下,效果得到显著提高;3、提出了基于自适应结构图的二维图像注册方法,通过结合区域匹配技术和SIFT特征点匹配技术确定图像之间的对应性关系,增强了匹配效果,并且算法能够修正二维图像注册中对应关系建立不准确的误差。实验表明,本文设计的方法在二维图像的形变与注册问题上具有良好的鲁棒性,能够较好的应用于计算机视觉领域二维图像处理问题上。

全文目录


摘要  8-9
ABSTRACT  9-11
第一章 绪论  11-24
  1.1 课题背景  11-12
  1.2 研究现状  12-21
    1.2.1 图像格式  12-15
    1.2.2 模型形变方法  15-17
    1.2.3 图像注册方法  17-21
  1.3 研究目标和研究内容  21-22
    1.3.1 研究目标  21
    1.3.2 研究内容  21-22
    1.3.3 主要创新点  22
  1.4 论文结构  22-24
第二章 自适应结构图选取方法  24-30
  2.1 引言  24
  2.2 自适应结构图的选取  24-27
  2.3 自适应结构图的与图像的关联方式  27
  2.4 图像分割  27-29
  2.5 小结  29-30
第三章 基于自适应结构图的二维图像形变方法  30-48
  3.1 二维几何变换  30-31
    3.1.1 二维平移  30
    3.1.2 二维旋转  30-31
    3.1.3 二维缩放  31
  3.2 算法流程  31-32
  3.3 算法分析  32-36
    3.3.1 旋转能量  33-34
    3.3.2 平滑能量  34-35
    3.3.3 控制能量  35-36
    3.3.4 参数设定与调整  36
  3.4 数值求解  36-43
    3.4.1 最小二乘基本理论  37-39
    3.4.2 本文方法的求解分析  39-43
  3.5 模型读取及预处理  43-44
  3.6 实验结果  44-47
  3.7 小结  47-48
第四章 基于自适应结构图的二维图像注册方法  48-65
  4.1 算法流程  48-50
  4.2 算法分析  50-52
    4.2.1 特征点匹配能量  50-51
    4.2.2 结构性节点位移能量  51
    4.2.3 置信度修正能量  51-52
    4.2.4 参数设定与调整  52
  4.3 基于图像分割对应的SIFT 特征点寻找  52-60
    4.3.1 基于超级像素块的图像分割  53-54
    4.3.2 基于轮廓的区域匹配  54-58
    4.3.3 采用类似SIFT 特征对应向量寻找区域之间的对应点  58-60
  4.4 实验结果  60-64
  4.5 小结  64-65
第五章 结束语  65-67
  5.1 工作总结  65
  5.2 研究展望  65-67
致谢  67-69
参考文献  69-72
作者在学期间取得的学术成果  72-73
作者在学期间参与的科研项目  73

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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