曲面图像校正算法和多尺度的鲁棒性匹配算法研究

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1、曲面图像校正算法和多尺度的鲁棒性匹配算法研究ResearchontheCurvedImageCorrectionAlgorithmandtheMulti-scaleRobustMatchingAlgorithm学科专业：微电子与固体电子学研究生：张力天指导教师：肖夏教授天津大学微电子学院二零一七年十二月摘要在图像处理领域，图像匹配研究是一项非常重要的工作。目前，图像匹配技术在医疗领域、军事领域、地貌检测、交通安全等领域都有着良好的表现。所以探索新的图像匹配算法和改进经典匹配算法，提升算法匹配适用性与鲁棒性等工作

2、具有非常重要的意义。本文针对图像校正和图像匹配算法进行了深入的研究。本文首先阐述了图像匹配技术的研究历史、基本概念以及发展现状，然后就图像预处理阶段和匹配阶段的工作进行了研究。在图像匹配之前，首先需要进行图像预处理。为了校正曲面图像的畸变，本文提出了基于文本特征的图像校正算法和基于多项式拟合的图像校正算法。在基于文本特征的图像校正算法的研究中，本文充分利用文本图像的自身特点，利用文本行中线对图像进行进一步的变换，完成了对曲面文本图像的校正。在基于多项式拟合的图像校正算法的研究中，研究对象集中在像素点，探求像素点

3、的坐标关系，在此基础上进行图像的校正。从OCR的角度看，通过校正算法使OCR识别率从25.98%提升到了88.78%，经过校正后的文档图像的识别率与以前相比有了很大提高。从相关系数的角度看，经过校正后的图像边缘由曲线恢复为直线。实验结果表明这两种方法能够有效地修正畸变的曲面图像。这两种算法仅从图像本身进行分析校正，不需要考虑采集设备的相关参数，有着更强的适用性，需要处理的信息量小。在图像匹配算法的研究方面，本文对于当前在图像匹配领域应用最广泛的SURF匹配算法进行了深入的研究。SURF算法是现阶段性能优异的匹配

4、算法，相对于SIFT算法，复杂度、鲁棒性、运行时间都有很大的改进。为了进一步提高图像匹配算法的性能，本文提出了一种多尺度的鲁棒性图像匹配算法。在特征点检测阶段，引入成熟的角点检测算法Harris算法，将Harris算法与SURF算法的优势结合，在完成粗匹配之后，使用误匹配剔除算法剔除误匹配点，提升角点检测的数量与质量，得到了具有尺度、亮度、噪声和旋转不变性的新的特征点点集；在匹配阶段，采用了基于最近邻算法的匹配策略。实验结果表明，提出算法在运行时间基本保持不变的同时，特征点检测数量有了大幅的提高，匹配点对提升约

5、100倍，并且具有鲁棒性，可用于对匹配数量要求较高的图像之间的匹配。关键词：图像校正，图像匹配，文本特征，多项式拟合，特征点检测，多尺度IABSTRACTImagematchingisoneofthemostimportanttasksinthefieldofimageprocessing.Imagematchingtechnologyisplayinganimportantroleinthefieldsofmedicaltreatment,militaryfield,landformdetectionandt

6、ransportationsafety.Therefore,itisveryimportanttostudythenewimagematchingalgorithmandimprovetheperformanceofclassicalmatchingalgorithms,soastoimprovetheapplicabilityandrobustnessoftheimagematchingalgorithm.Inthisdissertation,anin-depthstudyoftheimagecorrecti

7、onalgorithmandimagematchingalgorithmareimplementedInthefirstofthisdissertation,history,basicconceptandresearchstatusofimagematchingtechniquearebrieflyintroduced,andthenthestudyofimagepreprocessingandimagematching.Beforematchingtheimages,itisnecessarytoprepro

8、cesstheimages.Inordertocorrectthedistortionofthecurvedimages,thisdissertationproposesacorrectionalgorithmbasedonthetextfeatureandacorrectionalgorithmofcurvedimagesbasedonpolynomialfitting.Forthe