基于SIFT的局部不变特征研究

发布时间：2017-08-27 00:13

  本文关键词：基于SIFT的局部不变特征研究

  更多相关文章： 局部不变特征 SIFT 特征点波动性 评价方法

【摘要】：局部不变特征算法是目前应用十分广泛的一项图像信息处理技术,在人脸检测、目标识别、字符识别、全景图像拼接、遥感图像处理、机器人视觉等领域都有所应用,是当前图像处理技术中的热门研究领域。在局部不变特征算法中,SIFT(Scaled invariant feature transform)算法是里程碑式的算法,其提取的特征点稳定性高、区分度好。但作为一项发展三十余年的图像处理技术,局部不变特征算法仍然有很大的改进及提升空间。首先,针对局部不变特征点抗干扰特性的研究尚未完善;其次,针对局部不变特征算法的评价指标缺失统一客观的标准;最后,SIFT特征算法在运行效率上仍有待提高。首先,本文以SIFT特征为例,针对局部不变特征点的抗干扰性质进行研究,发现其具有干扰条件下提取位置在一定范围内波动的特点,对局部不变特征点的波动性进行研究。在图像加入噪声、发生光照变换、发生模糊变换以及同时进行噪声、光照及模糊处理这四种情况下分别分析同一算法提取的不同特征点的波动情况,进而得到不同特征点的波动区间。其次,本文针对SIFT算法在尺度构建和描述子生成方面做出改进,引入SURF(Speed-up Robust Feature)特征提取算法,采用框状滤波器对图像进行卷积,从而近似DoH(Determination of Hessian)算子,并通过多尺度滤波器保留图像尺度信息,提高特征提取环节的效率;结合二值描述子BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Key points),提高描述子生成和匹配速度。再次,本文根据特征点波动性的性质提出一种新的基于特征点波动性的评价指标,采用稳定点占比和波动半径对各个算法进行评价,提供一种新的评价思路。通过基于波动性的评价指标和既有传统评价指标对各个局部不变特征算法进行评价,实验证明BRISK-SURF算法在匹配速度、稳定性和提取精度上有较大提高。并且,论文研究了图像配准的常用方法,采用BRISK-SURF算法进行描述子生成及匹配,并用RANSAC迭代算法进行错误点剔除,从而实现图像的精确配准。同时,论文研究了目标跟踪技术的常用方法,给出了一种较为简便、易于实现的基于特征点匹配的目标跟踪方法,通过对匹配模版的自适应迭代方式实现目标跟踪。证明了局部不变特征算法在应用方面具有一定的意义。最后,论文总结了主要工作,并指出论文尚有许多改进空间:首先,在针对特征点波动性的研究方面应引入旋转矢量等更复杂的因素。其次,针对BIRSK-SURF算法,继续提高其速度及抗干扰性。最后,继续提高目标跟踪算法的稳定性。
【关键词】：局部不变特征 SIFT 特征点波动性 评价方法
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(光电技术研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 1 绪论11-18
• 1.1 引言11
• 1.2 研究背景11-12
• 1.3 研究现状12-16
• 1.3.1 国外研究现状12-16
• 1.3.2 国内研究现状16
• 1.4 研究意义16
• 1.5 文章组织结构16-18
• 2 SIFT特征提取算法研究18-37
• 2.1 引言18
• 2.2 SIFT算法18-30
• 2.2.1 SIFT特征提取算法18-23
• 2.2.2 SIFT特征描述方法23-27
• 2.2.3 SIFT算法的匹配27
• 2.2.4 SIFT算法的评价与分析27-29
• 2.2.5 SIFT算法的拓展29-30
• 2.3 SIFT特征点抗干扰特性的研究30-36
• 2.3.1 局部不变特征点的波动性30-31
• 2.3.2 实验步骤31-34
• 2.3.3 实验结果34-35
• 2.3.4 结论35-36
• 2.4 本章小结36-37
• 3 BRISK-SURF特征提取算法37-46
• 3.1 引言37
• 3.2BRISK-SURF算法流程37-41
• 3.2.1 特征提取步骤37-40
• 3.2.2 描述子生成40-41
• 3.2.3 特征匹配41
• 3.3 基于传统方法的评价结果41-44
• 3.4 基于波动性的评价指标及评价结果44-45
• 3.5 本章小结45-46
• 4 局部不变特征算法在图像配准中的应用46-54
• 4.1 引言46
• 4.2 图像配准技术46-48
• 4.3 基于特征点的图像配准技术48-50
• 4.4 BRISK-SURF算法在图像配准中的应用50-53
• 4.5 本章小结53-54
• 5 局部不变特征算法在目标跟踪中的应用54-63
• 5.1 引言54
• 5.2 目标跟踪技术54-56
• 5.3 基于特征点匹配的目标跟踪算法56-62
• 5.3.1 目标跟踪算法流程56-58
• 5.3.2 目标跟踪实验结果及分析58-62
• 5.4 本章小结62-63
• 6 总结与展望63-65
• 6.1 论文主要工作内容及创新点63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 参考文献65-69
• 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果69

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本文编号：743420