發(fā)布時(shí)間：2020-09-17 16:52

　　 微小型無人機(jī)(MAV)搭載圖像采集設(shè)備獲取飛行環(huán)境的序列圖像,并且通過圖像特征提取與匹配技術(shù),進(jìn)行環(huán)境進(jìn)行辨識(shí)和載體位姿估計(jì),實(shí)現(xiàn)定位與導(dǎo)航控制,已成為一個(gè)重要研究領(lǐng)域,也成為自主定位導(dǎo)航技術(shù)的研究前沿。因此,研究和尋求適應(yīng)上述應(yīng)用需求和條件限制特點(diǎn)的有效算法,對(duì)有著極為重要的意義。本課題以MAV獲取的低空航拍圖像為對(duì)象,針對(duì)SIFT算法及其改進(jìn)和擴(kuò)展算法作為主題研究目標(biāo),針對(duì)無人機(jī)獲取的圖像存在難以避免的較大、較復(fù)雜的幾何變形而易導(dǎo)致特征難以提取和匹配困難或誤匹配的問題進(jìn)行研究。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析評(píng)價(jià)SIFT方法在微小型多旋翼無人機(jī)視覺定位應(yīng)用中的解決圖像匹配問題的具體實(shí)現(xiàn)算法及其有效性和性能。主要研究工作內(nèi)容包括:(1)深入分析了SIFT自提出以后國內(nèi)外研究技術(shù)現(xiàn)狀,SIFT算法的局限性,以及相應(yīng)圖像匹配分析與研究進(jìn)展;分析研究基于SIFT的圖像特征提取匹配在機(jī)器人和無人系統(tǒng)相關(guān)研究現(xiàn)狀和動(dòng)態(tài),以及在無人機(jī)自主定位的發(fā)展前沿地位。(2)基于計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展的主要事件和脈絡(luò)進(jìn)行總結(jié)分析研究;介紹目前研究圖像問題使用的標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)集;以及圖像相似性度量方法的研究分析;在微型無人機(jī)這一特定領(lǐng)域的視覺圖像點(diǎn)和匹配需求分析,選取SIFT算法作為研究核心。(3)深入研究SIFT的思想、原理和基本算法,介紹從視覺圖像特征點(diǎn)找尋到圖像金字塔概念和以及高斯模糊的選擇,尺度空間理論,高斯金字塔的構(gòu)建,空間極值點(diǎn)檢測(cè),關(guān)鍵點(diǎn)方向的確定,關(guān)鍵點(diǎn)的描述等原理的研究分析(4)搭建基于OpenCV實(shí)驗(yàn)研究平臺(tái),分析研究無人機(jī)視覺圖像特點(diǎn),遴選有價(jià)值實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),分析對(duì)比SIFT以及SURF算法在匹配中的效能。(5)深入總結(jié)分析了SIFT算法的改進(jìn)原理,從不同角度并分析比較了改進(jìn)思路;包括。包括數(shù)據(jù)降維度,高斯參數(shù)選擇。方向確定的優(yōu)化,確定本文用的簡單改進(jìn)優(yōu)化;使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和無人機(jī)視覺圖像測(cè)試簡單優(yōu)化算法并分析評(píng)價(jià)其效能
【學(xué)位單位】：內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;V279;V249
【部分圖文】：

內(nèi)蒙古 業(yè) 學(xué)碩 學(xué)位論 尺度空間的有限離散層。另一個(gè)參數(shù)模糊半徑用 r 表示，素距離。模板元素(x,y)高斯計(jì)算公式如式（2-1），（二維 ( , ) = ( ) ( ) 中是 Matlab 中高斯核函數(shù)生成的二位高斯曲面圖。在這布的同心圓，理論上圖像的每一點(diǎn)分布都不為零，也就意Blur 的計(jì)算都應(yīng)該包含整幅圖像。在具體的應(yīng)用里，距起作用，從而忽略其計(jì)算。

圖 2-2 不同尺度高斯模糊的效果Fig. 2-2 Gaussian Blur on Various Scale2.1.3 算法 般步驟2.1.3.1 尺度空間極值檢測(cè)(Scale-Space Extrema Detection)SIFT 算法的核心：構(gòu)建高斯金字塔(Gaussian Pyramid)，實(shí)現(xiàn)圖像在不同尺度的高斯模糊和圖像隔點(diǎn)采樣是構(gòu)建高斯金字塔的兩大步驟。原始圖隔點(diǎn)采樣得到的是尺度離散的一組圖像，從下到上構(gòu)成的金字塔形狀。在金字塔的最低成是使用的原圖像，往上依次是上一層對(duì)下一層隔點(diǎn)采樣所生成的。

圖 2-2 不同尺度高斯模糊的效果Fig. 2-2 Gaussian Blur on Various Scale極值檢測(cè)(Scale-Space Extrema Detection)：構(gòu)建高斯金字塔(Gaussian Pyramid)，實(shí)現(xiàn)采樣是構(gòu)建高斯金字塔的兩大步驟。原始圖隔下到上構(gòu)成的金字塔形狀。在金字塔的最低成下一層隔點(diǎn)采樣所生成的。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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1 趙輝;基于點(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)算法研究[D];山東大學(xué);2006年

本文編號(hào)：2820970