面向深海序列图像拼接的快速匹配方法

发布时间：2017-06-14 14:04

  本文关键词：面向深海序列图像拼接的快速匹配方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在分析深海序列图像具有时间和空间上连续性的基础上,提出了一种基于卡尔曼滤波跟踪序列图像的空间位置实施序列图像的快速匹配方法。以序列图像间相似变换矩阵的4个参数为状态向量建立卡尔曼滤波器。首先根据前序序列图像匹配后的状态向量预测当前帧待拼接图像的状态向量,建立相对于前一帧图像的相似变换矩阵;然后建立前后帧图像中子区域的对应关系,分别实现子区域内特征点的局部匹配;最后根据局部匹配的结果估计相似变换矩阵,并修正状态向量。实验中,为提高匹配的可靠性,对每个子区域进行放大,当子区域取128×128,放大系数为1.5时,本文提出的局部匹配方法得到的匹配准确率超过90%,匹配效率提升约50%,表明本文方法能有效地应用于序列图像的拼接。
【作者单位】： 浙江理工大学机械与自动控制学院;国家海洋局第二海洋研究所;
【关键词】： 图像拼接 局部匹配 卡尔曼滤波 相似变换 SURF算子
【基金】：国家“863”计划(2011AA09A102) 浙江理工大学521人才和浙江理工大学科研启动基金(14022211-Y)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言自主式水下机器人(AUV)被广泛地应用于深海资源的探测[1,2],其采集的深海图像反映海底地貌的直观特征,可作为一种重要信息用于资源的探测。为了更直观地查看海底地貌图,需要通过图像拼接技术将大量的深海序列图像拼接成一幅具有较大视场和高分辨率的图像[3~6]。基于特征

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