gpm块匹配算法的改进研究

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1、学校代码10530学号201330111699分类号TP391密级公开硕士学位论文GPM块匹配算法的改进研究学位申请人陈家谱指导教师高协平教授学院名称信息工程学院学科专业信息与通信工程研究方向小波分析与智能信息处理二〇一六年六月三日ImprovementResearchofGPMBlockMatchingAlgorithmCandidateJiapuChenSupervisorProf.XiepingGaoCollegeCollegeofInformationEngineeringProgramSignalandInformationPro

2、cessingSpecializationWaveletAnalysisandIntelligenceSignalProcessingDegreeMasterofScienceUniversityXiangtanUniversityDateJune3,2016湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果

3、由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要在大数据的背景下，批量处理图像和视频已经成为一种常态。所以人们对图像和视频处理算法的速度要求就更高了。块匹配算法是很多图像和视频处理应用的基础算法。然而

4、，块匹配算法却经常成为图像处理应用的性能瓶颈。解决块匹配问题的传统方法是暴力搜索，该方法虽然能保证较好的处理效果，但由于其是线性的，在处理大规模高维数据时会显得力不从心。所以，研究人员提出了很多改进的方法来解决块匹配问题，例如：三步法、四步法等快速搜索算法；基于KD树、VP树等高效数据结构的方法；PatchMatch算法、GPM（GeneralizedPatchMatch）算法等基于局部一致性的方法。所有的这些方法都能在保证匹配精度的同时，一定程度的加速匹配过程。特别是，基于局部一致性的这两种算法，极大地利用了图像本身的特性，将块匹配的速度

5、提升到了一个新高度，并已经得到了很好的应用。块匹配的速度和精度一直是研究人员不懈的追求。虽然GPM算法已经获得了一个很好的匹配精度和交互度，但是其性能仍然存在改善的空间。GPM算法是在位移、尺度、角度空间下进行块匹配计算的，主要包含初始化和迭代两个步骤，而迭代又包含传播和随机搜索两个操作。我们发现，在匹配结果较好的位置，GPM算法的随机搜索阶段存在一些冗余计算，这在一定程度上影响了匹配速度。并且，随机搜索时，横向位移、纵向位移、角度和尺度同时收缩会损失一些已经匹配得到的有效信息，这样会影响算法的匹配精度。针对以上不足，本文提出了一种针对GP

6、M算法的改进算法。本文采用PatchMatch算法对GPM算法进行初始化，这样，算法在初始化阶段就获得了较好的位移信息。然后在随机搜索阶段，本文加入两个阈值，根据该位置当前匹配误差的具体情况来采取三种不同的处理方式：(1)如果当前匹配误差大于平均误差，采取位移、角度、尺度同时收缩的随机搜索方式；(2)如果当前匹配误差小于平均误差，但大于平均误差的二分之一，则固定位移，仅收缩角度和尺度；(3)如果当前匹配误差小于平均误差的二分之一，则该位置不进行随机搜索操作。如此一来，就能充分利用当前已经匹配得到的有效信息，并尽量减少冗余计算，从而提高算法的

7、匹配精度和交互度。实验表明，在处理绝大部分输入时，本文算法在匹配速度和匹配精度上都有提升。关键词：块匹配；局部一致性；PatchMatch算法；GPM算法；最近邻IAbstractUnderthebackgroundofBigData,batchprocessingofimagesandvideohasbecomeanorm.Sopeople'sspeedrequirementsonimageandvideoprocessingalgorithmishigher.Blockmatchingalgorithmisthebasisofmanya

8、lgorithmsofimageandvideoprocessingapplications.However,blockmatchingalgorithmoftenbecomes