图像特征点提取与匹配算法研究

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1、分类号：密级：ＵＤＣ：编号：工学硕士学位论文图像特征点提取与匹配算法研究硕士研究生：马莹指导教师：苍岩讲师学科、专业：信息与通信工程论文主审人：乔玉龙教授哈尔滨工程大学2018年03月分类号：密级：ＵＤＣ：编号：工学硕士学位论文图像特征点提取与匹配算法研究硕士研究生：马莹指导教师：苍岩讲师学位级别：工学硕士学科、专业：信息与通信工程所在单位：信息与通信工程学院论文提交日期：2017年12月论文答辩日期：2018年03月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngResearcho

2、nImageFeaturePointsExtractionandMatchingAlgorithmCandidate:MaYingSupervisor:Lecturer.CangYanAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:InformationandCommunicationEngineeringDateofSubmission:Dec.2017DateofOralExamination:Mar.2018University:HarbinEngineeringUniversity哈尔滨工程大学学位论文

3、原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。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结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程

4、大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文（□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签字）：导师（签字）：日期：年月日年月日摘要基于图像特征点的匹配算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来受到国内外广大学者的广泛关注。相比于传统的基于图像灰度值的匹配算法，基于图像特征点的匹配算法具有运算效率

5、高、匹配效果稳定等优势，受噪声、光照以及图像各种几何变换的影响小，在各种不同的应用场合中都具备较好的鲁棒性，在目标跟踪、三维重建等实际工程领域中应用广泛。本文主要研究了图像特征点的提取与描述算法以及特征空间匹配搜索策略的优化问题。首先，针对传统的FAST图像特征点提取算法对图像尺度变化不具备不变性的缺陷，本文提出了一种多尺度空间的改进FAST特征点提取算法。该改进算法利用SURF算法的空间尺度，在图像的多尺度空间中分别使用传统的FAST图像特征点提取算法，得到不同尺度下的图像特征点，并通过非极大值抑制的手段获得图像最终的特征点。然后，在使用传统的FAST算法对图像进行特

6、征点提取时，检测阈值往往是单一的，而且是在实验前根据经验而人为确定的，并不能满足不同图像特征点的提取要求。针对传统FAST图像特征点提取算法的上述两个不足之处，本文提出了一种基于图像灰度聚类的多自适应阈值改进FAST算法。该算法利用K-means聚类算法将图像分类，并在每个聚类类别中，应用图像熵理论分别计算出该类别的自适应阈值，以此来避免FAST算法因检测阈值恒定而带来的缺点。最后，由于图像特征点的描述子向量空间的维度过高，从而导致匹配搜索的过程运算量极大，消耗时间长。针对上述问题，本文提出了一种基于教与学优化算法的图像特征空间匹配搜索策略，利用教与学优化算法来简化图像

7、特征空间的搜索过程，从而达到减少匹配时间的目的。关键词：特征点提取；多尺度空间；K-means聚类算法；特征点匹配；教与学优化算法ABSTRACTThematchingalgorithmbasedonimagefeaturepointsisanimportantresearchdirectioninthefieldofcomputervision,andhascaughtwidelyattentionbyscholarsathomeandabroadinrecentyears.Comparedwiththetraditionalimage