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SIFT算法的研究和改进

作　者: 冯嘉
导　师: 赵宏伟
学　校: 吉林大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: SIFT特征向量图像匹配视觉不变量
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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引　用: 9次
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内容摘要

视觉不变量理论是十九世纪八十年代末将不变量理论引入到计算机视觉研究领域中形成的一个研究方向。视觉不变量是指那些对于尺度变化、物体移动、旋转、放射、透视变化仍保持不变的特征。本文研究的SIFT算法正是一种基于局部不变量的特征提取算法。SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)算法由D.G.Lowe于1999年提出,并于2004年做了完善和总结。SIFT特征点对于图像的尺度和旋转保持不变性,对于光照和3D视角的变化也能保持一定的稳定性,而且由于在立体和频域空间被很好的局部化,故而降低了噪声干扰的可能性。本文讨论了一种SIFT算子的简化方法,简化后的算子与原算子相比大大降低了特征点描述子的维度。同时,简化的SIFT算子具有很好的不变性,在3D视角变化、光照变化也有很好的稳定性,并且与SIFT算法相比时间复杂度大大降低,更适用于海量的数据搜索和匹配。

全文目录

提要  4-7
第1章绪论  7-21
  1.1 计算机视觉  7-8
  1.2 视觉不变量理论  8-11
  1.3 图像变化类型  11-15
    1.3.1 刚体变换  13
    1.3.2 仿射变换  13-14
    1.3.3 射影变换  14-15
    1.3.4 非线性变换  15
  1.4 图像特征的分类  15-19
    1.4.1 点、线、面特征  16-18
    1.4.2 纹理特征  18
    1.4.3 颜色特征  18-19
  1.5 特征提取算法的衡量标准  19
  1.6 本文的主要研究内容和结构  19-21
第2章 SIFT 算子  21-33
  2.1 构建尺度空间  21-24
  2.2 局部极值点的检测  24-26
  2.3 极值点的方向分配  26-27
  2.4 特征点描述子的生成  27-30
  2.5 SIFT 算法的扩展  30-31
    2.5.1 PCA 技术  30
    2.5.2 PCA-SIFT  30-31
    2.5.3 GLOH  31
  2.6 SIFT 算法在图像检索中的应用  31-33
第3章 SIFT 算法的改进方案  33-39
  3.1 SIFT 简化算法  33-35
  3.2 RANSAC 算法  35-39
    3.2.1 RANSAC 算法介绍  35-37
    3.2.2 RANSAC 算法计算单应性矩阵  37-39
第4章实验及结果分析  39-49
  4.1 特征的匹配  39
  4.2 性能指标和评价标准  39-40
  4.3 维度的选择  40-43
  4.4 简化算法不变性测试  43-49
    4.4.1 改进算法在选择和尺度变化下的匹配效果  43-44
    4.4.2 改进算法在视角变化下的匹配效果  44-46
    4.4.3 改进算法在光照变化下的匹配效果  46-47
    4.4.4 改进算法的时间复杂度  47-49
第5章总结和展望  49-51
  5.1 工作总结  49-50
  5.2 研究展望  50-51
参考文献  51-54
致谢  54-55
摘要  55-58
ABSTRACT  58-60

SIFT算法的研究和改进

内容摘要

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