基于视觉显著性的SURF特征提取算法研究

发布时间：2021-10-21 09:19

　　近年来,图像特征提取的研究在计算机视觉领域和图像处理领域中愈演愈烈.特征提取既是图像分析中的基本问题,也是从图像处理到图像理解的关键环节,为计算机图像处理的后续步骤——图像配准和融合、图像分类和目标识别及图像检索提供了重要依据.由于受到设备,光照,角度等拍摄因素的影响,采集到的图像会出现一些模糊、反光的现象,不能直接用于特征提取,在此,利用数学形态学对图像进行了预处理.计算机模拟人类视觉,从图像中获取的信息往往是非常丰富的,这些信息中包含有大量的冗余信息,要从中快速准确的获取我们所需要的关键信息,人们做了大量的研究,因此视觉显著性检测得到了快速发展.本文结合视觉显著性的优点,对SURF特征提取方法进行了研究和改进.主要内容如下:首先论文简要介绍了图像特征提取的意义,列举了一些经典的特征提取方法,并对这些算法进行了仿真实验.其次,本文介绍了数学形态学的基本理论知识和算法,做了仿真实验并对其进行了分析.基于腐蚀、膨胀运算的效果,针对目标对比度较高的图像,利用一种基于数学形态学改进的快速鲁棒性算法来提取图像特征点,先利用形态学算法确定图像中目标的范围轮廓,很好的保留了图像的细节部分,在此基础... 

【文章来源】：西北师范大学甘肃省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

特征提取方法

实现过程

原理图


本文编号：3448694