基于形变空间重采样与优化的运动模糊不变sift算子研究

《基于形变空间重采样与优化的运动模糊不变sift算子研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号TP391.4密级公开UDC621.3学校代码10500硕士学位论文（全日制学术学位）题目：基于形变空间重采样与优化的运动模糊不变SIFT算子研究英文题目：Motion-blurredSIFTInvariantsBasedonSamplinginImageDeformationSpaceandOptimizationSearching学位申请人姓名：郭浩申请学位学科专业：电力系统及其自动化指导教师姓名：付波二○一六年六月分类号TP391.4密级公开UDC621.3学校代码10500硕士学位论文题目基于形变

2、空间重采样与优化的运动模糊不变SIFT算子研究英文题目MotionBlurredSIFTInvariantsBasedonSamplinginImageDeformationSpaceandOptimizationSearching研究生姓名（签名）指导教师姓名（签名）职称教授申请学位学科名称电力系统及其自动化学科代码080802论文答辩日期2016.5.24学位授予日期2016.6.30学院负责人（签名）评阅人姓名陈杰评阅人姓名杨述斌2016年6月2日学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所

3、呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：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，即：学校有权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。本人授权湖北工业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

4、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。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日摘要在数字图像处理领域，图像匹配是一个很热门的话题，它的算法效率的优劣直接影响目标识别的准确性。SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)是一种比较经典的，效果较好的图像匹配算子，该算子具有旋转、尺度、亮度变化等不变性，而且对于仿射变换、视角变化也有一定的稳定性，但是SIFT并不能适应所有形变类型的图像。运动模糊是一种生活中很常见的图像形变类型，但是SIFT对其的匹配效果

5、并不令人满意，因此本文提出一种基于形变空间重采样搜索的算法来提高SIFT算子对运动模糊形变图像的匹配能力。首先，基于运动模糊的数学模型，对运动模糊参数进行离散采样，通过采样参数构建形变空间的采样样本，然后用待匹配的模糊图像与采样样本进行匹配，最后以匹配点数作为采样效果优劣的评判标准，求取最优匹配样本。为提高算法的搜索效率，本文又采用了坐标轮换法来优化搜索空间。由于运动模糊参数有两个，因此形变重构空间相当于一个二维空间，坐标轮换法正适用于寻找这种多维空间搜索的最优解。并且在一维搜索过程中，本文利用待匹配模糊图像与

6、空间样本的匹配曲线规律，引入了爬山法，这样可迅速的找到最优匹配样本。由于SIFT良好的延展性，众多学者们相继做了许多改进算法使得SIFT具有更好的匹配性能。例如，ASIFT是一种目前匹配效果较好的改进算法，其相对于SIFT算法已经具有了完全仿射不变性，但ASIFT对于运动模糊形变的图像匹配效果却不如仿射形变好，因此本文将提出的重采样空间理论应用到ASIFT算子上，以提高ASIFT在运动模糊环境下的匹配能力。本文通过大量的图像匹配实验来验证所提出算法对运动模糊图像具有较强的匹配能力，在实验部分完成了以下内容：①S

7、IFT与改进算法在运动模糊环境下图像匹配的实验对比；②ASIFT与改进算法在运动模糊环境下的实验对比；③生活图像匹配效果对比。在匹配点数目、匹配效果、匹配正确率，实际应用效果等方面充分证明了本文所提出的运动模糊不变SIFT算子对运动模糊图像具有优良的匹配能力，并在匹配鲁棒性和稳定性方面达到了预期的效果。关键词：运动模糊，SIFT，重采样，坐标轮换法，爬山法IAbstractInthefieldofdigitalimageprocessing,imagematchingisaverypopulartopic,an

8、ditsalgorithmefficiencyhasadirectimpactontheaccuracyoftargetrecognition.SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)isaclassicalimagematchingoperator,theoperatorhasinvarianceofrotation,scaleandillumina