適于移動(dòng)應(yīng)用的圖像特征匹配方法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著電子集成技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)設(shè)備的計(jì)算和存儲(chǔ)能力得到了飛躍式的提升，使得作為圖像分析等深度應(yīng)用基礎(chǔ)的圖像特征匹配在移動(dòng)端得到了廣泛而深入的研究。目前，已有眾多學(xué)者提出了適于移動(dòng)應(yīng)用的特征匹配方法，取得了一定的建設(shè)性研究成果，但仍存在較多不足:點(diǎn)特征表示不準(zhǔn)確，尤其在圖像平滑區(qū)域，特征點(diǎn)數(shù)量較少且特征方向估算不足，給后續(xù)特征點(diǎn)匹配帶來(lái)困難;點(diǎn)特征匹配容易受到相似特征描述子的干擾，導(dǎo)致特征點(diǎn)出現(xiàn)誤匹配。
　　針對(duì)上述問(wèn)題，論文

2、的主要研究工作如下:
　　1.提出了一種基于分?jǐn)?shù)階微分的特征表示方法，提高了圖像特征表示的準(zhǔn)確性。針對(duì)移動(dòng)端容易產(chǎn)生模糊圖像和圖像分辨率不高的問(wèn)題，本文研究了分?jǐn)?shù)階微分理論，用分?jǐn)?shù)階微分估計(jì)梯度算子，并應(yīng)用到移動(dòng)端檢測(cè)算子ORB、BRISK和FREAK特征表示中，提高了特征點(diǎn)表示的準(zhǔn)確性;同時(shí)，通過(guò)引入圖像金字塔改進(jìn)了ORB算子，更好地適應(yīng)了圖像尺度變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法可有效提高圖像特征點(diǎn)數(shù)量，平均提高幅度在15％左右。

3、r>　　2.提出了一種基于結(jié)構(gòu)保持的層次化圖模型匹配方法，提高了圖像特征匹配正確率。傳統(tǒng)特征匹配方法主要使用距離約束尋找最優(yōu)匹配點(diǎn)，在特征表示不精確的情況下，誤匹配率較高。本文采用兩層匹配策略，先通過(guò)距離約束找出強(qiáng)匹配點(diǎn)集，再通過(guò)引入形狀約束的方法，從角度和距離兩個(gè)方面約束保持點(diǎn)的結(jié)構(gòu)不變，實(shí)現(xiàn)弱特征點(diǎn)的匹配。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法能較大幅提高特征匹配的正確率，平均提升幅度在50％左右。
　　3.基于iOS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了適于移動(dòng)應(yīng)用的