基于移动平台的特征匹配算法评估系统研究与实现

发布时间：2017-03-18 10:01

  本文关键词：基于移动平台的特征匹配算法评估系统研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来随着图像匹配技术的日臻成熟,以及移动终端设备的高速发展,匹配技术在终端上的应用日益广泛和深入。然而,目前有关匹配技术及相关算法的研究都是以PC机为实现平台,再将其移植至终端设备,鲜见基于终端平台的相关算法系统的开发。从终端设备特性的角度考虑,算法的性能应与终端平台相得益彰。针对这一问题,本文对算法在终端运行时的性能评估系统进行了探究,并在实现系统设计后对匹配算法进行测试,针对系统给出的算法性能分析对被评估的算法采取相应的优化策略,对提升终端匹配算法性能具有重要的实际意义。本文首先对各类图像匹配算法进行了研究,并深入分析了FAST算法与SURF算法原理。然后以基于点特征的图像匹配算法为基础,提出图像匹配算法模型并完成算法的接口设计。接着,以Android系统为终端平台的载体,通过JNI技术,将匹配算法依据相应接口移植到Native层,并在Native层设计算法评估的测试方法和性能指标数据的处理子模块,同时结合Java层完成系统图形界面的设计和Android系统库的调用,最终实现基于移动平台的算法评估系统。经实验证实,评估系统的运行结果与PC机的测试结果具有一致性。同时,该系统可以稳定地运行在Android系统的终端平台上并给出用户指定匹配算法在终端运行时的参数报告,对于分析算法在终端的性能具有实用价值。在实现了算法评估系统后,本文依据算法在终端的性能报告,结合终端设备应用对算法的要求,提出基于阈值的鲁棒性算法优化方案和综合算法优化策略,从尽可能减少计算量和增强实时性的角度对算法进行优化。经验证,本文提出的算法具有较高的准确率、稳定性和实用意义。
【关键词】：移动终端 特征匹配 算法评估 SURF
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 课题意义12-13
• 1.2 研究现状13-15
• 1.2.1 图像匹配发展现状13-14
• 1.2.2 算法性能评估现状14-15
• 1.3 研究目标和亟待解决的问题15-16
• 1.4 本文主要内容和章节安排16-18
• 第二章 匹配算法原理及接口18-29
• 2.1 图像匹配算法分类18-21
• 2.1.1 基于灰度信息的图像匹配方法18-19
• 2.1.2 基于特征信息的图像匹配方法19-20
• 2.1.3 其他图像匹配方法20-21
• 2.2 点特征匹配算法分析及接口定义21-28
• 2.2.1 FAST算法21-23
• 2.2.2 SURF算法23-26
• 2.2.3 算法接口预定义26-28
• 2.3 本章小结28-29
• 第三章 基于ANDROID系统移动平台的算法评估系统实现29-58
• 3.1 开发平台29-32
• 3.1.1 软件开发平台29-31
• 3.1.2 硬件测试平台31-32
• 3.2 系统框架描述32-33
• 3.3 评估系统关键技术实现33-53
• 3.3.1 Native层设计与实现33-44
• 3.3.2 Java层设计与实现44-53
• 3.4 系统测试53-56
• 3.4.1 测试环境53-54
• 3.4.2 测试结果与分析54-56
• 3.5 本章小结56-58
• 第四章 针对评估测试结果的算法优化58-77
• 4.1 基于阈值的鲁棒性算法优化58-72
• 4.1.1 SURF算法参数分析58-62
• 4.1.2 基于阈值修正的特征检测算法优化策略62-66
• 4.1.3 基于分类的特征提取算法修正66-70
• 4.1.4 性能测试与分析70-72
• 4.2 综合算法优化策略72-75
• 4.2.1 检测算法测试72-73
• 4.2.2 FAST阈值分析73-74
• 4.2.3 测试与分析74-75
• 4.3 本章小结75-77
• 第五章 总结与展望77-79
• 5.1 主要工作与创新点77
• 5.2 科研展望77-79
• 参考文献79-82
• 致谢82-83
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文83-85

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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  本文关键词：基于移动平台的特征匹配算法评估系统研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：254255