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基于特征点提取的图像配准技术及应用

作　者: 姚宇
导　师: 鲁新平
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 图像配准 SIFT Harris Susan 特征点 图像拼接
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 241次
引　用: 2次
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内容摘要


图像配准技术是将不同时间、不同传感器或不同视角下获取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配的图像处理过程,是图像处理的一个基本问题,也是前提和关键问题。图像配准的方法大致可以分为两类:基于像素的图像配准方法和基于特征的图像配准方法。本文对比研究了这两种常用方法,基于特征点的图像配准方法是目前图像配准最常用的方法之一,其最大的优点在于能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像点特征的分析,从而大大减小了图像处理过程的运算量。因此,本文将基于特征点的图像配准方法作为研究的重点。特征提取的准确程度和定位精确程度将对整个配准过程产生很大的影响。本文通过对点特征提取方法的分析,详细研究了基于Harris和Susan算子的点特征提取和配准方法以及归一化互相关原理(NCC),并实现了基于NCC配准准则的Harris和Susan算子的特征点匹配。随后研究了具有尺度平移不变性的SIFT图像配准算法,通过对SIFT特征匹配及约束条件的分析,针对SIFT特征匹配原理中错误匹配对较多的现象,使用双向特征匹配的方法,提出了改进的SIFT特征点匹配算法,该算法不但具有尺度旋转不变性,而且减少了错误匹配对,提高了精度,并通过仿真实验对比验证了该方法的有效性。最后,本文讨论了图像配准的一个重要应用领域——图像拼接。本文在基于改进的SIFT特征点提取和配准的基础上实现了图象拼接算法,并采用修正的补光算法很好地解决了图像拼接过程中常见的“拼缝”现象。通过实验仿真完成整个图像拼接的全过程,通过对比实验验证了本文提出的方法具有更好的拼接效果。

全文目录


摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章 绪论  11-15
  1.1 课题的目的和意义  11
  1.2 图像配准国内外现状  11-13
  1.3 图像配准技术发展趋势  13
  1.4 论文的研究重点结构安排  13-15
第二章 光学图像配准技术研究  15-27
  2.1 引言  15-16
  2.2 图像配准基本理论  16-17
    2.2.1 图像配准的定义  16-17
  2.3 图像配准的基本框架  17-20
    2.3.1 特征空间  17
    2.3.2 搜索空间  17-19
    2.3.3 相似性度量  19-20
    2.3.4 搜索策略  20
  2.4 图像配准方法分类  20-26
    2.4.1 基于灰度的图像配准方法  20-21
    2.4.2 基于变换域的图像配准方法  21-23
    2.4.3 基于特征的图像配准方法  23-26
  2.5 本章小结  26-27
第三章 基于归一化互相关的图像配准技术  27-46
  3.1 引言  27-28
  3.2 基于特征点提取的图像配准原理  28-34
  3.3 基于归一化互相关原理的Harris 算子的点特征提取和配准  34-40
    3.3.1 Harris 算子的点特征提取  34-36
    3.3.2 归一化互相关准则  36-37
    3.3.3 基于归一化互相关原理的Harris 算法实现及仿真分析  37-40
  3.4 基于归一化互相关原理的Susan 算子点特征提取和配准  40-45
    3.4.1 Susan 算子点特征提取  40-42
    3.4.2 基于归一化互相关原理的Susan 算法实现及仿真实验  42-45
  3.5 本章小结  45-46
第四章 基于改进的SIFT 图像配准技术及其应用  46-67
  4.1 SIFT 基本原理  46-56
    4.1.1 SIFT 特征向量的生成  46-51
    4.1.2 SIFT 特征向量的匹配  51-52
    4.1.3 SIFT 特征提取及匹配实验  52-56
  4.2 改进的SIFT 图像配准原理  56-60
    4.2.1 SIFT 特征匹配及约束条件分析  56
    4.2.2 改进的SIFT 特征点匹配  56-57
    4.2.3 改进的SIFT 相似性度量  57
    4.2.4 基于SIFT 特征的图像匹配与改进的SIFT 图像匹配对比研究  57-59
    4.2.5 基于改进的SIFT 与基于Harris 算子的图像匹配对比研究  59-60
  4.3 基于改进的SIFT 的图像拼接技术  60-66
    4.3.1 特征点的提取与匹配  61
    4.3.2 图像间点变换的估计  61-62
    4.3.3 图像交接处的无缝过渡  62
    4.3.4 基于扩展SIFT 特征点匹配的图像拼接  62-66
  4.4 本章小结  66-67
第五章 总结与展望  67-69
  5.1 工作总结  67-68
  5.2 工作展望  68-69
致谢  69-70
参考文献  70-74
作者在学期间发表的学术论文  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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