异源图像特征提取算法研究.pdf

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1、CIassifiedIndex：TP391．41U．D．C：004．9SouthwestUniversityofScienceandTechnologyOT3CIMasterDegreeThesiSTheFeatureExtraction．AIgotithmofMuIti‘-_。sensorImagesGrade：2011Candidate：FangXiaoAcademiCDegreeAppIiedfor：MasterSpeciaIity：DetectionTechnologyandAutomationDevicesSupervisor：LiU

2、Zhigui。ProfessorApr．20．2014独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同二【：作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：南电同期：20J争牟∥月f目关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件，允许该论文被查阅和借阅：

3、学校可以公和该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)龇舀虹翩办p灰帐驯惟们西南科技大学硕士研究生学位论文第1页摘要随着计算机技术、传感器技术、数学理论等的日益发展，异源图像在模式识别、卫星遥感、医学影像辅助诊断、景象匹配导航等领域的应用也变的越来越广泛。本文结合景象匹配技术的相关研究以及对地源图像的成像要求，针对异源图像中的可见光与红外图像进行特征提取算法的研究。本文首先对图像特征提取算法进行了研究，将图像特征分为点、线、面三类，并介绍了国内外的研究现状及应用情况；其次根据可见光与

4、红外图像成像原理及图像间的差异问题，将提取异源图像中的线特征作为主要研究方向；再次通过对特征提取常规算法的仿真实验，筛选出效果较好且符合研究方向的算法。本文在上述研究基础上，采用将点特征与线特征相结合的方式，提取异源图像中的共同特征，由此提出了基于边缘几何不变性的异源图像特征提取算法。该算法通过对图像灰度预处理、二值化数学运算、Canny边缘检测、圆形模板匹配特征点等算法的结合及改进性研究，提取异源图像中的边缘几何不变性特征，并利用提取出的共同特征对异源图像进行图像差异的校正；为了进一步检验算法的有效性，使用基于空间子区一致性的改进特征匹配算法

5、对其进行仿真验证。根据仿真实验结果，该算法能够有效提取异源图像中的共同特征，对异源图像特征匹配的研究具有重要意义。关键词：异源图像特征提取边缘特征几何不变特征西南科技大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractWitllthedevelopmentofcomputertechnology,sensortechnology，themathematicaltheoryandSOon,multi—sensorimageshavebeenapplicatedmoreandmorewidelyinpatternrecognition，remotesen

6、sing，medicalimagingdiagnosis，scenematchingnavigationandotherareas．Accordingtothescenematchingtechnologyandimagingrequirementsforgroundsourceimage，thispaperstudiesthefeatureextractionalgorithmfortheopticalandinfraredimagesamongthemulti-sensorimages．Firstly,thispaperstudiedthe

7、commonimagefeatureextractionalgorithm，thenclassifiedandthefeatureofmulti-sensorimagesintothreetypes：thepoint,line，andsurfacecharacteristicsforresearch，anddescribesthestatusandapplicationofresearchindomesticandforeign．Secondly,accordingtothegraphicsimagingprincipleoftheoptica

8、landinfraredimagesandthedifferencesbetweenthem，thispapermakelinefeatureasth