【摘要】：現(xiàn)階段隨著傳感器技術(shù)和算法的不斷發(fā)展,可以獲得越來(lái)越豐富的圖像種類。圖像的應(yīng)用領(lǐng)域也隨之變得非常廣泛,主要應(yīng)用在虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、醫(yī)學(xué)病理分析、衛(wèi)星遙感等方面;在這之中圖像拼接、圖像融合、目標(biāo)識(shí)別等技術(shù)的發(fā)展尤為迅速。而圖像配準(zhǔn)作為圖像應(yīng)用的重要基礎(chǔ),其性能的優(yōu)劣也直接影響了后續(xù)的功能實(shí)現(xiàn),所以圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究有著重要的意義。本文針對(duì)不同視角獲取的光學(xué)圖像,進(jìn)行配準(zhǔn)算法的研究。論文的主要工作如下:(1)分別實(shí)現(xiàn)了Harris角點(diǎn)算法、尺度不變特征(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法及加速穩(wěn)健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法,并且利用相同的數(shù)據(jù)對(duì)這三種算法的性能進(jìn)行了詳細(xì)對(duì)比、對(duì)其性能的差別進(jìn)行了分析。(2)針對(duì)可見(jiàn)光多光譜衛(wèi)星影像點(diǎn)特征豐富的特性,使用Harris角點(diǎn)算法與SIFT算子結(jié)合的方式進(jìn)行匹配;對(duì)于誤匹配問(wèn)題,利用基于三角區(qū)域表征(Triangle Area Representation,TAR)的仿射不變性去除誤匹配點(diǎn)對(duì),并且與隨機(jī)抽樣一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法性能的對(duì)比,證明了本文算法在精度方面具有更優(yōu)的表現(xiàn)。(3)普通光學(xué)圖像中目標(biāo)通常具有明顯的線條特征,本文研究了一種直線段匹配的方法,首先使用直線檢測(cè)(Line Segment Detector,LSD)算法提取圖像的線特征,結(jié)合視覺(jué)顯著性算法剔除長(zhǎng)度小于閾值的線段;利用高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)進(jìn)行參數(shù)的優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)圖像的配準(zhǔn)。(4)針對(duì)存在一定視角差的普通光學(xué)圖像,為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)點(diǎn)配準(zhǔn)的缺陷,本文使用點(diǎn)線結(jié)合的方法進(jìn)行配準(zhǔn)。首先利用直線配準(zhǔn)獲得的變換模型參數(shù)對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行變換后,在參考圖像和變換后的待配準(zhǔn)圖像上提取Harris點(diǎn)特征,并完成配準(zhǔn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比,本文的算法較傳統(tǒng)的點(diǎn)配準(zhǔn)算法具有更好的配準(zhǔn)精度。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TP212
【圖文】：

圖 2-1 圖像配準(zhǔn)的基本流程像配準(zhǔn)的關(guān)鍵技術(shù)像匹配技術(shù)目前的圖像配準(zhǔn)算法來(lái)看，按照配準(zhǔn)所依據(jù)的特征信息的種類來(lái)本上可以分為以下三種：）基于圖像灰度的配準(zhǔn)算法。該方法是人工對(duì)參考圖像進(jìn)行區(qū)域作為匹配的模板；之后模板在待配準(zhǔn)的圖像內(nèi)進(jìn)行全局的運(yùn)動(dòng)。而判斷匹配的度量一般有相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差等等。）基于圖像特征的配準(zhǔn)算法。該方法的思想是利用圖像中的局部表征圖像的全局關(guān)系，這里的局部信息通常是圖像中的顯著特征點(diǎn)、線、閉合區(qū)域等等。特征提取通常是在灰度圖像中進(jìn)行的，合，然后用合理的匹配原則將不同集合中的特征選擇并且對(duì)應(yīng)起征的像素則利用特征的匹配關(guān)系得到的圖像變換關(guān)系進(jìn)行插值

第二章 圖像配準(zhǔn)關(guān)鍵技術(shù)介紹雜度有很大的差別，需要按需求來(lái)選擇。值法。這種插值方法是三種方法最簡(jiǎn)單的一內(nèi)插點(diǎn) p 的最鄰近像素點(diǎn) m 的灰度表示新位p mI I出，這種方法實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單，但是其缺點(diǎn)也值法。該算法由內(nèi)插點(diǎn) p 被包圍的上、下、將該鄰域中的灰度差異假定為是均勻變化 p 與其他幾個(gè)點(diǎn)的距離關(guān)系計(jì)算出來(lái)。雙線

圖 2-3 立方卷積插值法計(jì)算圖以看出，假定內(nèi)插點(diǎn) p 的灰度值是pI ，那么 1,2,3,4; 1,2,3,4 mijI i j ， x 、 y 分別表示向和列方向上的距離值，那么：pI ABC義如下面公式所示：A w 1 x w x w 1 x w 2 x 11 12 13 1421 22 23 2431 32 33 3441 42 43 44m m m mm m m mm m m mm m m mI I I II I I IBI I I II I I I
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本文編號(hào)：2860337