本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)KAZE雙目視覺立體匹配算法的研究

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【摘要】：視覺是人與生俱來的一種認(rèn)知世界和觀察世界的重要手段。人類從外部獲取的全部信息中約有75%是來自視覺系統(tǒng)。與人類一樣,計(jì)算機(jī)獲取信息也越來越依靠本身的視覺系統(tǒng)。隨著計(jì)算機(jī)視覺及圖像處理技術(shù)的發(fā)展,二維的圖像信息已不能滿足工程的需求,而立體圖像信息卻彌補(bǔ)了這種不足。因此計(jì)算機(jī)雙目視覺立體匹配的研究就變得很有意義。本文在介紹雙目視覺立體匹配基本理論的基礎(chǔ)上,通過對(duì)SIFT和KAZE兩種立體匹配算法的對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn),KAZE憑借在光照強(qiáng)度變化下魯棒性強(qiáng)和在視角變化下匹配率更高的特點(diǎn),體現(xiàn)出其在雙目視覺立體匹配中的優(yōu)勢(shì)。但是KAZE在雙目視覺立體匹配中也存在不足,其運(yùn)行時(shí)間過長(zhǎng),常常會(huì)造成獲取信息的滯后。為了改進(jìn)這種不足,本文在傳統(tǒng)的KAZE基礎(chǔ)上,優(yōu)化了特征匹配的算法,使雙目視覺立體匹配的效率有所提升。傳統(tǒng)的KAZE立體匹配算法中,KD樹搜索策略是特征匹配的關(guān)鍵。那么優(yōu)化特征匹配時(shí)間,也就是優(yōu)化KD樹。傳統(tǒng)的KD樹在低維空間中搜索效率高,在高維空間中搜索速度慢,而KAZE算法中檢測(cè)出的特征點(diǎn)集是基于高維空間的。針對(duì)這一問題,本文提出了一種隨機(jī)KD樹搜索算法。首先,根據(jù)參考圖像和待匹配圖像的特征點(diǎn)集隨機(jī)生成具有不同方向上的KD樹,也就是將特征點(diǎn)集進(jìn)行旋轉(zhuǎn)；其次,為了降低特征點(diǎn)集的時(shí)間復(fù)雜度,將旋轉(zhuǎn)的特征點(diǎn)集進(jìn)行Householder矩陣變換；最后,通過采用混合優(yōu)先搜索隊(duì)列的方法并行搜索隨機(jī)生成的KD樹。為了驗(yàn)證改進(jìn)的KAZE算法是否能在雙目視覺立體匹配中體現(xiàn)出作用,本文通過使用不同旋轉(zhuǎn)角度、不同光照強(qiáng)度、不同視角的圖像,分別用傳統(tǒng)KAZE算法和改進(jìn)KAZE算法對(duì)其進(jìn)行了立體匹配。實(shí)驗(yàn)表明：在檢測(cè)到相同特征點(diǎn)和圖像匹配率的基礎(chǔ)上,本文提出的算法縮短了運(yùn)行時(shí)間,提高了執(zhí)行效率。因此,改進(jìn)的KAZE算法在不但能較好地解決雙目視覺立體匹配問題,而且提高了執(zhí)行效率。
【關(guān)鍵詞】：KAZE 雙目視覺 立體匹配 隨機(jī)KD樹
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 課題研究的背景及意義11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與分析13-15
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排15-16
• 第二章 雙目視覺立體匹配基本理論16-26
• 2.1 雙目立體視覺原理16-19
• 2.1.1 基本概念和模型16-18
• 2.1.2 雙目視覺中的視差原理18-19
• 2.2 攝像機(jī)標(biāo)定19-24
• 2.2.1 概述19
• 2.2.2 攝像機(jī)成像模型19-20
• 2.2.3 攝像機(jī)標(biāo)定方法20-24
• 2.3 立體匹配關(guān)鍵技術(shù)24-25
• 2.3.1 特征空間24
• 2.3.2 相似性度量24-25
• 2.3.3 搜索空間25
• 2.3.4 搜索策略25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 SIFT和KAZE立體匹配算法對(duì)比分析26-48
• 3.1 SIFT算法26-29
• 3.1.1 尺度空間的生成26-27
• 3.1.2 空間極值點(diǎn)定位27-28
• 3.1.3 建立關(guān)鍵點(diǎn)特征描述28-29
• 3.1.4 特征點(diǎn)立體匹配29
• 3.2 KAZE算法29-35
• 3.2.1 非線性擴(kuò)散濾波30-31
• 3.2.2 AOS算法31-32
• 3.2.3 非線性尺度空間的創(chuàng)建32-33
• 3.2.4 KAZE特征檢測(cè)33-34
• 3.2.5 KAZE特征描述34-35
• 3.2.6 KAZE特征匹配35
• 3.3 SIFT與KAZE立體匹配實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析35-47
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備工作35
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析對(duì)比35-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于KAZE立體匹配算法的改進(jìn)及驗(yàn)證48-60
• 4.1 最近鄰搜索48-51
• 4.1.1 K近鄰算法48-49
• 4.1.2 K近鄰算法的實(shí)現(xiàn)49-51
• 4.2 優(yōu)化KD樹的KAZE特征匹配算法51-59
• 4.2.1 基本原理論述51-52
• 4.2.2 實(shí)現(xiàn)算法是具體流程52-53
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)樣本及方法53
• 4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析53-59
• 4.3 本章小結(jié)59-60
• 總結(jié)與展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文64-66
• 致謝66

【相似文獻(xiàn)】

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