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基于多尺度特征的视频图像拼接技术研究

作　者: 刘志刚
导　师: 周石琳
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 视频图像拼接 多尺度 Harris 不变特征描述 特征匹配 全景图拼接
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


视频图像拼接技术是数字图像处理、图形学和机器视觉的重要研究内容之一,它能通过多幅序列的小视角视频图像,建立大视角图像,在地质勘测、气象监视、遥感遥测和军事侦察等领域中均有广泛的应用。论文重点研究了基于特征的视频图像拼接技术,主要内容和研究工作如下:1)提出了一种多尺度Harris角点特征提取的方法。Harris角点提取方法不存在尺度不变性,且对于Harris角点特征通常只能检测出其在空间的位置,而难以对其局部不变性进行描述。针对该问题,从两方面进行了解决:一是在多尺度空间中对Harris角点进行提取,确定角点的尺度信息,精确对角点定位;二是在图像多尺度空间中对角点特征进行描述,根据角点的尺度信息,借鉴SIFT特征描述方法,对多尺度Harris角点的不变特征进行鲁棒的描述。实验表明,本文方法能稳定的提取图像中多尺度角点信息,同时能有效地表述特征的不变信息,从而为后续匹配奠定良好基础。2)提出一种基于多尺度角点特征与角点空间分布特征的点匹配算法。通过把点匹配问题转化为目标函数的优化问题,利用函数最小化来求得图像特征之间的匹配矩阵和空间变换参量。在目标函数构造中,考虑了特征点不变特征矢量、特征点空间分布特征(shape context特征)、以及匹配矩阵的约束信息。目标函数的优化求解过程中,首先通过构造虚拟点对估计点集之间的仿射变换关系,而后通过对目标函数求导来求取目标点集之间的匹配关系。最终,通过反复迭代,得到最优解。算法在匹配过程中同时考虑了特征点不变特征矢量、特征点空间分布,有效地增强了算法在噪声、高维几何变换影响下匹配的可靠性。3)给出了一套利用多尺度角点特征的视频图像拼接方案。该方案通过多尺度角点描述特征对拼接图像进行初匹配,从而避免了通常全景拼接中需要进行的ROI的选取过程;然后,运用第四章中局部特征匹配方法,对图像特征进行匹配;在此基础上,采用平面投影方法,进行图像配准,渐入渐出方法进行图像的融合。本文方案能有效地实现静态场景下的视频全景拼接,为该技术在实际军民领域中的应用奠定良好的基础。

全文目录


摘要  8-9
ABSTRACT  9-11
第一章 绪论  11-18
  1.1 课题背景及研究的目的和意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-15
    1.2.1 视频图像拼接技术研究现状  12-13
    1.2.2 图像匹配技术的研究现状  13-15
  1.3 主要研究内容及章节安排  15-18
第二章 基本成像几何空间变换模型  18-23
  2.1 针孔相机模型及摄像机坐标系  18-20
    2.1.1 单像机成像模型  18-19
    2.1.2 多视点成像模型  19-20
  2.2 基本的图像空间变换模型  20-22
    2.2.1 等距（欧氏）变换模型  20-21
    2.2.2 相似变换模型  21
    2.2.3 仿射变换模型  21
    2.2.4 透视变换模型  21-22
  2.3 本章小结  22-23
第三章 多尺度Harris 角度角点检测与特征描述  23-34
  3.1 高斯尺度空间及性质  23-27
    3.1.1 高斯尺度空间  24
    3.1.2 高斯尺度空间的基本性质  24-26
    3.1.3 尺度选择基本准则  26-27
  3.2 多尺度的Harris 角点检测  27-30
    3.2.1 Harris 角点检测基本原理  27-28
    3.2.2 多尺度Harris 角点提取  28-30
  3.3 多尺度Harris 角点不变特征描述  30-32
    3.3.1 特征点主方向确定  30-31
    3.3.2 特征点矢量生成  31-32
  3.4 实验  32-33
  3.5 本章小结  33-34
第四章 基于特征描述与空间分布的图像特征匹配算法  34-44
  4.1 引言  34
  4.2 基于多尺度特征的匹配关系求解  34-38
    4.2.1 基于多尺度角点特征描述的匹配目标函数  34-35
    4.2.2 空间Shape Context 特征约束  35-36
    4.2.3 关于匹配矩阵的1-1 匹配约束  36-37
    4.2.4 模糊熵值约束  37-38
    4.2.5 匹配关系求解  38
  4.3 空间变换关系与两点估计求解  38-39
  4.4 实验  39-43
  4.5 本章小结  43-44
第五章 视频图像拼接  44-57
  5.1 引言  44-46
  5.2 基于多尺度角点描述特征的初匹配方法  46-48
  5.3 平面投影法的全景图拼接  48-49
  5.4 渐入渐出图像融合算法  49
  5.5 实验  49-56
  5.6 本章小结  56-57
第六章 结论及展望  57-59
  6.1 工作总结  57-58
  6.2 工作展望  58-59
致谢  59-60
参考文献  60-64
作者在学期间取得的学术成果  64

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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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