基于视频特征的图像配准算法的研究.pdf

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1、基于视频特征的图像配准算法的研究王聪2015年1月中图分类号：TP391UDC分类号：004基于视频特征的图像配准算法的研究作者姓名王聪学院名称信息与电子学院指导教师高飞教授答辩委员会主席苏广川教授申请学位工学硕士学科专业信息与通信工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月ResearchofimageregistrationbasedonvideofeaturesCandidateName：WangCongSchoolorDepartment:InformationandElectron

2、icsFacultyMentor:Prof.FeiGaoChair,ThesisCommittee：Prof.GuangchuanSuDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor：InformationandCommunicationDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文

3、中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：摘要图像配准是计算机视觉和模式识别的研究热点，其主要目的是确定在不同时间、不同视角、不同传感器或者不同拍摄条件下得到的关于同一目标或场景的不同图像之间的空间位置关系。图像配准技术在航拍视频序列处理、医学图像分析、运动分析等领域有着广泛的应用。目前图

4、像配准方法可以分为手动配准和自动配准两大类，其中自动配准是图像配准技术的最终实现目标。自动配准方法也可以被分为两大类：基于灰度的配准方法和基于特征的配准方法，其中基于特征的配准方法以其计算量小、对噪声干扰、复杂的几何变换鲁棒性强等诸多优点成为目前图像配准的主要研究方向。航拍视频序列帧间往往存在着灰度变化、几何形变以及场景复杂度的变化，另外有些帧间还具有重叠区域小等特征，这使得在配准时难以得到理想的效果，若仅改善配准中的某个环节也难以实现精确的配准。针对这些问题，本文提出了一种新的基于特征点的图像配准算

5、法，在特征点的检测和特征点的匹配两方面分别进行了改进，以解决航拍视频序列的帧间配准问题。在特征点检测方面，Harris-Laplace算子能适用于灰度变化、复杂的几何变换以及噪声干扰等情况，是一种比较优秀的检测算子。但是该算子检测的特征点中往往会存在冗余点而且特征点分别的比较集中，这会影响到配准精度且难以解决重叠区域较小的图像之间的配准。针对这些问题，本文结合信息熵和分块策略对Harris-Laplace算子进行了改进，改进后的算子提取的特征点分布比较均匀且能避免在平坦区域检测到过多特征点，同时也实现

6、了对冗余点的有效剔除。在特征点匹配方面，本文以扩充的Hu矩为基础，结合特征点的尺度信息，采用双向匹配策略，得到了准确率较高的初始匹配点对，提高了算法的效率和配准精度。通过实验发现，经过以上两方面的改进，本文提出的新的基于特征点配准方法能够很好的实现航拍视频序列帧间的配准。在本文的最后针对实验中发现的不同DVD播放的视频存在不同程度的偏移这一问题，采用了一种较简单的配准方法，准确的得出了视频的偏移量。关键词：图像配准；航拍视频序列；特征检测；Harris-Laplace算子；信息熵；特征匹配；Hu矩IA

7、bstractImageregistrationisanimportantresearchareaofcomputervisionandpatternrecognition.It’smainobjectiveistodeterminethespatialpositionrelationbetweendifferentimagesofthesameobjectorscene，whichareobtainedfromdifferenttime,differentperspectives,different

8、sensorsordifferentshootingconditions.Imageregistrationtechniqueiswidelyappliedinthefieldofaerialvideosequenceprocessing,medicalimageanalysis,movementanalysisandsoon.Now,Imageregistrationmethodscanbedividedintotwocategories,manual