角点特征提取及匹配方法研究

论文题目: 角点特征提取及匹配方法研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 摄影测量与遥感

作者: 何凯

导师: 周绍光

关键词: 角点特征提取,图像匹配,距离,距离变换,遗传算法

文献来源: 河海大学

发表年度: 2005

论文摘要: 图像匹配是图像处理技术领域中最重要的环节之一。可分为区域匹配和特征匹配两个大类。区域匹配中最常用的算法是归一化互相关方法。互相关匹配在两幅图像不相似的情况下,配准率很低,所以近年来,国内外的众多研究工作都在致力于特征匹配方法的研究。 基于特征的匹配方法涉及两个重要部分,一是特征的选定和提取;二是相似性准则的确定及实现。本文提出了一种以角点为特征,以Hausdorff距离为匹配准则的匹配方法,以进行实时图像匹配。对影像中点特征进行了分析,对当前常用的一些点特征提取算法进行了比较。基于SUSAN和角点几何结构分析的思想,提出一种改进的角点特征提取算子。为了提高计算速度,首先进行角点粗探测,然后根据粗探测的结果再分析角点几何结构,剔除初选点中错误的角点。即图像中的像元如果为角点,则它必须满足角点的圈层结构。通常认为角点处各个方向上灰度差变化都较大,所以角点响应函数采用了反映角点突出性的响应函数,使提取的角点含有更高的信息量。 分析了Hausdorff距离作为匹配相似性测度的问题。对Hausdorff距离进行了改进,提出一种平均Hausdorff距离。实现了对改进的Hausdorff距离在图像特征匹配算法中的应用。实验验证了在一些灰度反差较大的情况,基于角点特征的影像匹配算法匹配概率要优于传统的归一化互相关算法。在一些应用领域内角点特征影像匹配算法有一定的理论价值和应用价值。同时,还进行了遗传算法对影像匹配的优化研究。在实时计算中引入遗传算法,对算法进行优化处理。 对论文提出的改进的角点提取算子和特征匹配方法进行了大量实验。角点提取算法实验主要就定位的正确性、运算速度以及提取点的数量几个方面进行了分析。结果表明,改进的角点特征提取算法速度较快,提取效果达到了现有提取算法的水平。特征匹配对同一地区的印度卫星影像和SPOT影像进行了匹配试验,匹配结果较好,速度较快,在特征丰富且图像不相似性较大的地区,匹配效果比归一化互相关方法好。

论文目录:

目录

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 角点提取算法研究现状

1．2．1 角点特征

1．2．2 现有的角点提取算法

1．3 图像匹配发展与现状

1．4 研究目的与研究意义

1．5 研究思路和技术路线

1．6 内容安排

1．7 本章小结

第二章 角点提取算法研究

2．1 几种常用算法分析比较

2．2 几种提取算法的比较

2．3 快速角点提取算法(FCD)

2．3．1 角点初提取

2．3．2 角点区域结构探测

2．3．3 角点响应函数(CRF)

2．4 算法实现

2．4．1 滤波处理

2．4．2 初选阈值的确定

2．4．3 USAN区域分割的阈值选取

2．5 本章小结

第三章 角点提取结果分析

3．1 定位准确性试验

3．2 提取速度试验

3．3 适应性试验

3．4 本章小结

第四章 基于角点特征的影像匹配

4．1 两幅影像的实时匹配

4．2 特征匹配的相似性度量-HAUSDORFF距离研究

4．2．1 Hausdorff距离的定义和性质

4．2．2 Hausdorff距离的计算

4．2．3 距离变换

4．2．4 Hausdorff距离匹配实现

4．3 特征匹配搜索策略-遗传算法研究

4．3．1 匹配区搜索问题

4．3．2 解的表示结构

4．3．3 处理约束条件

4．3．4 遗传算法的基本描述

4．3．5 遗传算法程序实现及参数分析

4．3．6 遗传算法匹配结果分析

4．4 图像匹配结果分析

4．5 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

发布时间: 2005-07-07

参考文献

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相关论文

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