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基于特征点的快速图像匹配算法研究

作　者: 谢正
导　师: 常青
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 特征点提取尺度不变性图像匹配 FAST Zoser-FAST SIFT
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

图像匹配就是把具有同一场景的两幅或多幅图像在空间上对准,进而确定它们之间变换关系的过程,是计算机视觉研究中一项非常重要的工作,是由图像处理到图像分析的关键步骤。同时随着应用的深入,对图像匹配的适应性、匹配精度和实时性的要求越来越高。本文以此为目标,提出了一种基于特征点的快速图像匹配算法,所做主要工作如下:首先,对经典的图像特征点提取方法Harris算法、SUSAN算法、FAST算法进行了性能比较,得出了FAST算法的综合性能最好的结论,针对其不具有尺度不变性、对噪声敏感的不足,对FAST算法进行改进,提出了Zoser-FAST算法,使之能有效的克服这两种问题,并与目前运用较为广泛的多尺度特征点提取算法进行性能的对比。然后,分析了SIFT算法的流程,结合Zoser-FAST特征点提取算法,并以特征点描述子的点积为相似性度量,提出了一种基于Zoser-FAST特征点提取的快速图像匹配算法。最后,从图像尺度变换、噪声干扰、图像模糊、图像压缩、亮度变化等方面对本文算法、SIFT和SURF进行仿真实验,结果表明了本文算法在保证一定效果的前提下可以大大的加快速度。此外,还对本文算法在图像间存在旋转、噪声、尺度变化时,对算法的性能进行了分析,以确认本文算法的适用范围。

全文目录

摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章绪论  11-19
  1.1 课题研究的背景及意义  11-12
  1.2 图像匹配技术的研究现状  12-17
    1.2.1 图像匹配的定义  12-13
    1.2.2 图像匹配中的变换模型  13
    1.2.3 图像匹配的过程  13-14
    1.2.4 图像匹配的研究现状  14-17
  1.3 论文的主要内容  17-19
第二章特征点快速提取算法研究  19-41
  2.1 经典特征点提取算法  19-25
    2.1.1 Harris 算子特征点提取  19-21
    2.1.2 SUSAN 算子特征点检测  21-23
    2.1.3 FAST 特征点提取算法  23-25
  2.2 经典特征点提取性能分析  25-31
    2.2.1 经典特征点算法的比较  25-26
    2.2.2 经典特征点算法的重复度的比较  26-31
  2.3 改进的FAST 特征点提取算法  31-40
    2.3.1 图像的多尺度空间理论及高斯金字塔的构成  31-33
    2.3.2 Zoser 金字塔的构造  33-34
    2.3.3 特征点的提取  34-35
    2.3.4 对比仿真实验  35-40
  2.4 本章小结  40-41
第三章快速图像匹配算法研究  41-52
  3.1 SIFT 图像匹配算法基本原理  41-44
    3.1.1 特征点的提取  41-42
    3.1.2 特征点的描述  42
    3.1.3 特征点的匹配  42-44
  3.2 改进的快速图像匹配算法  44-49
    3.2.1 特征点提取方法的改进  44-45
    3.2.2 局部不变特征的描述  45-47
    3.2.3 相似性度量及匹配方法的改进  47-48
    3.2.4 误匹配点剔除方法的选择  48-49
  3.3 改进的快速图像匹配算法仿真试验  49-51
  3.4 本章小结  51-52
第四章快速图像匹配算法的性能分析  52-66
  4.1 算法性能详细对比  52-58
  4.2 本文算法的适应性分析  58-65
  4.3 本章小结  65-66
第五章总结与展望  66-68
  5.1 论文所做的主要工作  66-67
  5.2 需要进一步研究的问题  67-68
致谢  68-69
参考文献  69-73
作者在学期间取得的学术成果  73

基于特征点的快速图像匹配算法研究

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