并行高效的图像块匹配算法研究

发布时间：2021-10-13 20:28

　　图像块匹配技术用来匹配两幅或多幅图像中相互间具有平移或旋转等变换的图像块。该技术是许多图像编辑和处理应用的基础,具有重要的实用价值和研究意义。本文提出了并行高效的图像块匹配算法,能够高效地匹配两幅图像中对应的近似最相似图像块。该算法基于GPU并行加速实现,并且采用由粗到细的优化方式加快收敛速度。与传统的图像块匹配算法相比,本文在三个方面做出了改进。首先,基于数学偏序关系和等价关系中的传递性理论提出了两种新的图像块匹配传递操作,使图像块匹配算法在更新最相似图像块的过程中获得更加丰富有效的候选图像块。其次,利用结构张量计算得到图像的连贯方向场,在图像块匹配过程中引入方向对齐策略,使得图像间的图像块相似性计算过程中仅需要一次角度调整就能够实现匹配图像块的旋转不变性,有效地避免了遍历所有可能旋转角度所带来的庞大计算量。再次,充分利用GPU并行协处理器的并行计算能力,提高算法运行效率。为了证明该算法具有高效精确的匹配效果,利用所提出的图像块匹配算法作为基础实现了多个应用,包括目标匹配、非局部均值去噪和纹理合成等。并且,通过与现有算法的实验对比,验证了本文算法的可行性。 

【文章来源】：温州大学浙江省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

近邻域k=1时最小图像块误差比较

图 3-4 近邻域 k=15 时最小图像块误差比较Figure 3-4 Comparison of the minimum patch error for k = 15 nearest neighbors.在源图像 B 中快速找到目标图像 A 中各个像素点的 k 近邻域是许多图像编辑应用中很重要的部分，如图 3-5 所示，本文记录统计了各个图像块匹配算法在

通过观察图3-5 的折线可以看出该图折线走势与图 3-4 的最近邻图像块误差值的折线图走势比较接近。实验结果说明了本文提出的图像块匹配算法在 k=15 的 k 近邻域图像块匹配操作中能够取得最好的匹配结果。同时，结合图 3-4 和图 3-5 可以看出，尽管本文提出的图像块匹配算法在进行图像块方向对齐操作的情况下，收敛趋势稍微比不进行图像块方向对齐操作的情况延迟一些，但是它能够在之后的迭代操作中得到更低的匹配误差值。这也说明了本文提出的在匹配过程中引进图像块方向对齐操作是能够提高图像块匹配的收敛性的，同时，本文提出的图像块方向对齐方案避免了一般化 PatchMatch 算法提出的通过穷举所有可能的旋转角度进行带方向的图像块比较的复杂度。如图 3-3 所示，本文提出的图像块匹配算法在使用图像块方向对齐操作的情况下比带方向的一般化 PatchMatch 算法快了一个数量级。并且，本文提出的带方向对齐的图像块匹配算法能够用于加速一些涉及到旋转不变性匹配的图像编辑应用，如物体匹配。


本文编号：3435353