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时间:2020-03-05
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1、犬-'il嫂大家DALIANUNIVERSITYOFTECHNOLOGY硕士室位论文MASTERALDISSERTATION基于尺度空间和特征描述的快速图像匹配算法研究信号与信息处理、/丨1学科专作者姓名教授指导救师林秋华2015年6月日期:答辩硕士学位论文基于尺度空间和特征描述的快速图像匹配算法研究StudyonFastImaeMatchinAlorithmBasedonScaleSacegggpandFeatureDescription作者姓名:张存
2、柱学科、专业:信号与信息处理1学号:2209058指导教师:林秋华教授完成日期:2015.06.02大si理工大含DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中巳经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体巳经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均巳在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若
3、有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:基于尺度空间和特征描述的快速图像匹配算法研究作者签名:柱日期:_年月_坦£_£丄日大连理工大学硕士学位论文摘要图像E配的功能是将不同时间、不同角度、不同传感器或者不同拍摄条件下得到的、三两幅图像进行对应,在目标定位、视觉导航、目标识别维重建和图像拼接等领域具有不可或缺的地位。在图像四配任务中,往往存在图像匹配质量满足要求,但匹配速度较慢的问题。为此,本文研宄的重点是提升匹配算法速度。为了保障图像匹配的尺度不,变性,需要构建尺度空间,描述子的构建也。同样为了捕捉图
4、像中具有代表性的信息至关重要。本文重点从尺度空间和描述子构建两方面入手,在保障图像匹配质量基本不变的前提下,对图像匹配算法进行了速度提升。主要工作如下:一(1)提出了种大尺寸图像尺度预处理的图像快速匹配算法。本算法首先分析了大尺寸图像运行速度慢的原因,,并给出相应的解决方案。在大尺寸图像参与匹配之前根据测试法,,、模型法或反馈法等方法确定尺度缩小比例对图像进行缩小预处理然后再参与匹配。实验结果表明,该算法不但能够有效地提升大尺寸图像的匹配速度,还能提高匹配精度。该算法易于与现有包含尺度变化的匹配算法相结合,进而提升大尺度图像的匹配性能。
5、一(2)提出了种基于二进制描述FREAK的快速角点匹配算法。首先,通过构建一个简型的高斯金字塔,使FAST算法提取的角点具有了尺度不变性。然后,通过减小一重叠区域,提出了种新的FREAK描述子构建方式,。大量的实验结果表明该算法能够提升图像匹配的速度,并且能够匹配SIFT、SURF、ORB和BRISK等算法无法匹配的航拍图像。一(3)提出了种基于多项式估计式尺度空间构建和二进制描述LDB的快速匹配算法。首先,利用多项式分解构建了尺度连续的sLoG尺度空间,然后在sLoG尺度空间上进行了斑点检测。在描述子构建方面,通过添加描述子主方向
6、以及改变特征点邻域的网格划分策略,且对网格进行二次釆样,改进了二进制字符串描述子LDB的构建方法,以期提升描述子的差异性和构建速度。大量的实验结果表明,本章算法的匹配速度能够达到实时性要求,并且具有较好的匹配性能。关键词:图像匹配DB;尺度空间;特征描述;FREAK;L--I基于尺度空间和特征描述的快速图像匹配算法研究StudonFastImaeMatchinAlorithmBasedonScaleSaceandygggpFeatureDescritionpAbstractThefunction
7、ofimaematchnstodeterminethecorresondinrelationbetweentwogigipgttttimaesainedfromdifferenimesdifferenanlesdifferensensorsordifferentshootingg,g,gconditionsitisindisensableinthetarelocationvisualnaviationtaretreconition3D,pgt,g,gg,reconstructionimae
8、stit
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