复杂场景下的自适应块匹配算法及应用.pdf

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4、完全了解北方工业大学有关保留和使用学位论文的规定，良Ｐ；研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北方工业大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公布学位论文的全部或部分内容，可允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用于本授权书）。□保密论文注释：经本人申请，学校批准，本学位论文定为保密论文，密级：：，，期限年自年月日起至年月日止，解密后适用本授权书。订非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。

5、讯、（Ｌ．本人签名：叫辞日期：心口心１、导师签名：日期：］复杂场景下的自适应块匹配算法及应用摘要一图像块匹配是计算机视觉研巧中的热点内容之，在目标跟踪、安全监控、运动估计等方面有着广泛的应用一。同场景的成像在光照变化和视角变化这些复一个颇具挑战性的问杂场景下存在较大的差异，因此复杂场景下的图像块匹配是一，题。针对这问题我们对匹配准则和搜索策略两个重要方面都进行了改进，将图像的结构信息和相关系数作为匹配准则，对图像进行自适应分层并根据不同层一采用不同的捜索策略，提出了种复杂场景下的块匹配方法，并将此方法应用于

6、＝レ目标追踪的领域，义及最新的。仿真实验表明与经典的步搜索法、四步搜索法ＯＨＢＭ）分层优化块匹配方法（相比，我们采用的方案可使时间复杂度大大降低，最终较好的应用于复杂场景的图像块匹配问题。另外，对于光照变化、部分遮挡的复杂环境下，算法在目标跟踪方面的应用对比粒子滤波（Ｐａｒｔｃｅ巧ｔｅｒ）ｉｌＩ算法－和经典均值漂移（Ｍｅａｎ化巧）算法，在时间上大大缩短，同时极大的提高了准确率。本论文所做的研究主要包括：一第，在搜索策略上，借鉴金字塔分层方法作为框架，通过由顶层粗匹配到底层精细匹配Ｗ达到准确定位匹配块，并实现算法的加速。

7、根据图像块的数目采用自适应分层的思想，同时不同层使用不同搜索方式达到加速计算的目的，从而有效降低了运行算法所需要的时间。二一第，除了对搜索策略的改进，我们还研巧出了种通过图像块的结构来进一行快速匹配的算法。该方法不再使用单的匹配准则，如ＭＡＤｍｅａｎ化ｓｏｌｕｔｅ（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）或者Ｍ化（ｍｅａｎｓｑｕａｒｅｄｅｒｒｏｒ），而是结合了相关系数和结构信息作为化配准则用于块匹配算法中。同时图像块的大小也根据匹配图像视角的变化进行调整，视角变化较大时适当增加图像块的大小，Ｗ保证有足够的图像细节用于匹配。第Ｈ，传统

8、的目标跟踪算法是针对视频序列中的相邻两顿，然而我们的算法是根据匹配结果来确定