面向工程应用的图像校正和匹配算法研究

发布时间：2021-10-16 17:22

　　图像校正和匹配作为图像处理领域的基本问题,是图像预处理过程的关键技术之一,它在医学、遥感、军事和双目立体视觉等众多工程领域有着广泛的应用。图像配准校正是将不同时间和传感器设备等不同的条件下得到的同一场景下的两幅或多幅图像进行配准、叠加的过程。目前图像校正算法使用较多的是SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征和随机采样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）算法,但是在提取SIFT特征和用RANSAC算法剔除误匹配会消耗大量的时间,剔除误匹配后仍然存在少量错误。图像立体匹配是一个经典的计算机视觉问题,它的目标是从双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像中找到匹配的对应点,运用立体匹配算法获取视差图,从而估计图像深度信息。由于摄像头本身的原因会使拍摄的左右视图发生光学畸变,因此在做立体匹配之前,必须要进行图像校正。采用传统方法或卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）方法的立体匹配,计算量较大、运行效率低,其精确度和实时性不能满足工程实际的在线应用要求。针对以上问题,本文的主要... 

【文章来源】：五邑大学广东省

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

积分图像示意图

图 2-2 确定主方向示意图Fig.2-2 Diagram of determining the main direction在该处特征点的一个邻域内（例如这个邻域的半径为 6 的圆， 为这个特征对应的尺度），计算出这个圆心角为 60 度的扇形内所有点的水平和垂直两个方

特征描述符构建示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]采用几何复杂度的室外场景图像分割和深度生成[J]. 任艳楠,刘琚,元辉,顾凌晨.  信号处理. 2018(05)
[2]基于傅里叶变换和Hough变换的商标图案倾斜校正[J]. 胡仁伟,张希仁,杨立峰,林道锋,成祎珊.  轻工机械. 2018(01)
[3]一种基于特征拓扑约束的图像配准算法[J]. 王小攀,郝向阳,程传奇,范立岩.  测绘与空间地理信息. 2016(09)
[4]特征提取和匹配的图像倾斜校正[J]. 钟金荣,杜奇才,刘荧,林嘉宇.  中国图象图形学报. 2013(07)
[5]基于邻域灰度信息的Hausdorff距离图像匹配方法[J]. 高晶,孙继银,刘婧.  计算机应用. 2011(03)
[6]基于模型的医学图像形变配准在图像引导放疗中的应用研究进展[J]. 赵增军,李宝生.  中国图象图形学报. 2009(08)

博士论文
[1]计算机视觉中双目匹配相关技术研究[D]. 夏永泉.南京理工大学 2007



本文编号：3440205