大视角场景下的图像匹配算法研究

发布时间：2021-05-21 06:54

　　图像匹配作为计算机视觉领域中不可或缺的基础工作,主要对包含同一场景的序列图像通过图像分析处理技术进行配准来确定彼此的变换对应关系,可被应用在三维重建、目标识别、立体匹配、图像检索、图像拼接等视觉领域。本文针对大视角场景下的图像匹配问题,重点研究了该场景下局部特征的提取、匹配以及估计图像之间的关系模型,主要工作和创新如下:（1）针对大视角场景下的特征匹配不准问题,提出了一种基于视角变换理论的多视角特征点检测算法。首先通过视角变换理论对输入图像构建视角空间,并结合非线性扩散滤波算法构建图像的非线性尺度空间;然后在图像尺度空间中采用基于Hessian矩阵的特征点检测算子提取图像中的特征点。实验结果表明本文特征提取算法对视角等变化具有较好的鲁棒性。（2）为了提高特征描述对视角的鲁棒性,提出了一种基于多视角信息的多视角描述子和最近邻匹配规则。首先,在多视角空间中提取特征的二值描述,然后根据描述子的变化加权生成多视角描述子,以进行初步匹配;最后,结合特征的视角相似性提出多视角最近邻匹配,得到最终匹配点集。实验结果表明,本文提出的图像匹配算法对较大视角变化具有良好的鲁棒性能。（3）为了更好地结合实际... 

【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题的研究背景及意义
    1.2 图像匹配算法的研究概述
    1.3 基于局部点特征的匹配算法现状
        1.3.1 尺度空间理论的研究现状
        1.3.2 特征提取算法的研究现状
        1.3.3 特征描述算法的研究现状
        1.3.4 大视角匹配算法的研究现状
        1.3.5 模型估计算法的研究现状
    1.4 本文的主要内容和组织结构
第二章 基于视角变换理论的特征点检测
    2.1 引言
    2.2 视角空间的构建
        2.2.1 空间仿射变换
        2.2.2 有效变换区域的标记
    2.3 基于非线性扩散滤波的多尺度特征点检测
        2.3.1 非线性尺度空间的构建
        2.3.2 多尺度特征点检测
    2.4 实验结果与分析
        2.4.1 实验平台及评价标准
        2.4.2 视角变换参数的采样比较
        2.4.3 特征提取的鲁棒性分析
    2.5 小结
第三章 基于多视角信息的特征描述与匹配
    3.1 引言
    3.2 基于视角信息的多视角描述子
        3.2.1 二值描述原理
        3.2.2 本文多视角信息的描述子
    3.3 多视角最近邻匹配
    3.4 实验结果与分析
        3.4.1 实验平台及评价标准
        3.4.2 匹配算法的效率分析
        3.4.3 匹配算法的综合性评价
    3.5 小结
第四章 基于有效匹配区域的模型估计方法
    4.1 引言
    4.2 模型估计与有效匹配区域理论
    4.3 基于有效区域的单应矩阵估计
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 实验平台及评价标准
        4.4.2 匹配区域的有效性分析
        4.4.3 单应模型估计的综合分析
    4.5 小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
作者在攻读硕士学位期间发表的论文与获奖情况



本文编号：3199259