圖像匹配旨在對(duì)于語(yǔ)義相似的圖像生成像素級(jí)別的對(duì)應(yīng)關(guān)系,即圖像間相關(guān)性的流場(chǎng)。由于圖像匹配任務(wù)的基礎(chǔ)性,其準(zhǔn)確率的增加和計(jì)算效率的提升對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的諸多應(yīng)用型任務(wù)都有著不可忽視的意義。圖像匹配作為重要的理解圖像語(yǔ)義和像素點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系的任務(wù),仍有許多需要解決的問(wèn)題,尤其對(duì)于種類級(jí)別的圖像匹配任務(wù),圖像拍攝的角度變化,待匹配物體的尺度變化,復(fù)雜背景的干擾,都為圖像匹配任務(wù)帶來(lái)了巨大的干擾。因此本文將從如何應(yīng)對(duì)圖像匹配的兩個(gè)巨大差異問(wèn)題出發(fā),即低層圖像信號(hào)與實(shí)際高層語(yǔ)義之間的巨大差異和待匹配圖像對(duì)之間的巨大類內(nèi)差異,有效利用特征金字塔和環(huán)一致性約束完成層次化的圖像匹配。首先構(gòu)建了基于圖像多層語(yǔ)義的特征金字塔完成圖像由語(yǔ)義結(jié)構(gòu)到細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)的層次化匹配,然后將環(huán)一致性的概念引入圖像匹配的任務(wù)中完成對(duì)模型的優(yōu)化,主要工作如下:首先,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像匹配方法,通過(guò)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征與圖像視覺(jué)信息的對(duì)應(yīng)關(guān)系分析,證明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層特征與圖像層次化匹配的對(duì)應(yīng)關(guān)系,確認(rèn)其應(yīng)用于圖像密集語(yǔ)義匹配的有效性。通過(guò)利用圖像信息表達(dá)更完善、更有益于圖像匹配任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征,從匹配對(duì)象特征層... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像匹配的應(yīng)用方向：標(biāo)簽傳播有目標(biāo)級(jí)別匹配的困難，諸如光照和角度等問(wèn)題，還存在同一種類不同物體之間

對(duì)圖片中主要物體的標(biāo)注�？紤]到待匹配圖像對(duì)之間的變化，圖像匹配問(wèn)題可以分為目標(biāo)級(jí)別的圖像匹配和種類級(jí)別的圖像匹配。如圖1-2所示，圖1-2(a) 展示的兩張圖像是不同拍攝時(shí)間和角度下的同一個(gè)建筑物，這是目標(biāo)級(jí)別的圖像密集語(yǔ)義匹配所產(chǎn)生的部分流場(chǎng)，圖1-2(b) 中待匹配圖像對(duì)是同一種類但不同物體的匹配目標(biāo)，屬于種類級(jí)別的圖像密集語(yǔ)義匹配的結(jié)果。相對(duì)于種類級(jí)別的圖像匹配，目標(biāo)級(jí)別的圖像匹配是相對(duì)簡(jiǎn)單的問(wèn)題，通常是兩個(gè)圖像是由于運(yùn)動(dòng)改變位置的相同對(duì)象，或者是具有仿射變換的相同場(chǎng)景，例如視頻序列中的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。即使只根據(jù)亮度一致性的假設(shè)

但是，當(dāng)語(yǔ)義一致區(qū)域的精確外觀僅在高級(jí)結(jié)構(gòu)上相似時(shí)，或者當(dāng)優(yōu)化器無(wú)法濾除背景雜波的噪聲時(shí)，圖像匹配的方法需要克服物體尺度的差異（如圖1-3(a)），拍攝角度的變化（圖1-3(b)），復(fù)雜背景的影響（圖1-3(c)），類內(nèi)物體表觀的不同（圖1-3(d)）。在這些情況下，L1 度量不足以估計(jì)語(yǔ)義一致區(qū)域的可能性。此外，平等對(duì)待所有區(qū)域也可能損害匹配性能。圖 1-3 圖像匹配技術(shù)的難題- 8 -

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于差分圖象的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤[J]. 王栓,艾海舟,何克忠.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 1999(06)



本文編號(hào)：3037429