基于超圖的偏向性隨機游走策略的圖像區(qū)配方法研究.pdf

1、圖像匹配的實質(zhì)是建立不同圖像之間相同部分的對應(yīng)關(guān)系，它被廣泛應(yīng)用于圖像檢索、三維重建、醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域。基于特征的匹配方法由于其良好的適應(yīng)性，成為目前應(yīng)用最廣的一類方法。這些特征一般包括角點、邊緣、紋理、結(jié)構(gòu)特征等。目前基于結(jié)構(gòu)特征的方法多利用成對的特征點間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，基于線段、曲率、端點等來衡量相似性，不足以涵蓋圖像的全局結(jié)構(gòu)信息，并且不適用于結(jié)構(gòu)特征不顯著的圖像。對此，少數(shù)研究者嘗試用超圖來描述特征點間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，克服了上述缺陷，

2、但是在最終的結(jié)果離散化時才考慮匹配約束問題，降低了精確度和運算效率。鑒于此，本文提出了一種基于超圖的偏向性隨機游走(Biased Random Walks，BRW)策略的匹配方法，在迭代過程中包含進了匹配約束，提高了精確度和運算效率。本文的主要研究工作基于如下幾點:
　　1.研究了現(xiàn)有的不同類型的圖像匹配方法，并著重進行了SIFT方法的研究，實現(xiàn)了SIFT的特征描述和圖像匹配，并將其作為本文方法的比對方法之一。
　　2.采用

3、了基于最大穩(wěn)定極值區(qū)域(MSER)的特征提取方法，實現(xiàn)了MSER的提取，并通過放大的橢圓擬合增強區(qū)域的顯著性。然后，與其他四種區(qū)域特征檢測算法進行了實驗比較與分析，證明了MSER在對超圖匹配算法的適應(yīng)性上，優(yōu)于其他算法。最后，用SIFT描述子實現(xiàn)了對MSER關(guān)鍵點的描述。
　　3.提出了一種基于超圖的偏向性隨機游走策略的圖像匹配方法。首先在SIFT描述過的特征集之間建立所有可能的候選響應(yīng)，并依此建立關(guān)聯(lián)超圖，然后在關(guān)聯(lián)超圖中進行偏