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1、分类号:TP3910710-2015224043专业硕士学位论文面向视频拼接的降低SURF特征检测算法复杂度的研究张愉导师姓名职称任卫军副教授申请学位类别工程硕士专业学位类别交通运输工程及领域名称论文提交日期2018年4月2日论文答辩日期2018年6月2日学位授予单位长安大学ResearchonReducingComplexityofSURFFeatureDetectionAlgorithmforVideoStitchingAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangYuSupervisor：P
2、rof.RenWeijunChang’anUniversity,Xi’an,China摘要随着科学技术的发展，安防监控、视频会议等诸多领域越来越多的用到了视频拼接，利用视频拼接技术人们可以获得大幅面，宽视角的视频图像，弥补了单一摄像头的不足，同时，在拼接好的画面中更容易找到目标信息。因此，本文利用视频拼接来得到全景视频。SURF算法是目前运用较广泛的一种视频拼接算法，但是由于SURF算法对于纹理丰富的区域会检测到相当多的特征点，导致特征提取和匹配的时间变长，图像拼接的速度变慢，影响了视频拼接的效果。针对SURF特征检测算法的不足，本文对SURF算法做了
3、以下改进：一是限制特征提取的范围，只对重叠区域进行特征提取，减少了提取出的特征点数量；二是通过对检测出的特征点的数量和特征点之间的距离设定阈值，使检测出的特征点均匀分布，且满足特征匹配的要求；三是降低特征描述符的维数，将特征描述符的维数从64维降低到16维，这样既不会过渡减少特征点，还可以使图像拼接的速度加快。利用改进的SURF算法进行特征点提取，再进行特征点粗匹配，粗匹配使用Hessian矩阵迹进行快速匹配；使用RANSAC进行特征提纯，减少误匹配对；对比分析常见的图像融合算法，最终选择加权平均融合算法实现融合；最后生成拼接效果更好地拼接图像。本文通
4、过实验验证了改进后的SURF特征检测算法相比于原SURF算法检测图像特征点，改进后特征点的数量从314减少到73，特征提取的时间从3222ms降低到1138ms。本文还利用双目摄像头完成了视频拼接系统，通过实时性分析可以看出，除了首帧的拼接需要较长的时间，其余帧的拼接时间达到了28ms，满足视频拼接实时性的要求。最后，本文还将该系统应用于交通监控系统。关键词：视频拼接，图像配准，图像融合，SURF算法iAbstractWiththedevelopmentofscienceandtechnology,securitymonitoring,videocon
5、ferencingandmanyotherfieldsareincreasinglyusedinvideosplicing,usingvideosplicingtechnology,peoplecanobtainlarge-format,wide-anglevideoimages,makingupforthelackofasinglecamera.Atthesametime,itiseasiertofindthetargetinformationinthesplicedscreen.Therefore,thisarticleusesvideosplic
6、ingtogetpanoramicvideo.SURFalgorithmiscurrentlyawidelyusedvideosplicingalgorithm,butSURFalgorithmwilldetectalargenumberoffeaturepointsintheregionwithrichtexture,resultinginlongerfeatureextractionandmatchingtimeandslowerimagesplicingspeed.Thisaffectstheeffectofvideostitching.Invi
7、ewofthedeficiencyofSURFfeaturedetectionalgorithm,thispapermakesthefollowingimprovementstoSURFalgorithm:First,itlimitstherangeoffeatureextraction,andonlyextractsfeaturesfromoverlappingregions,whichreducesthenumberofextractedfeaturepoints;Thesecondmethodistosetthresholdsforthenumb
8、erofdetectedfeaturepointsandthedistancebetweenf
