基于特征點空間信息分布直方圖的匹配方法研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)是將同一場景(或物體)在不同時刻或視角下,經(jīng)由相同或者不同成像設(shè)備得到的,位于不同坐標(biāo)系下的圖像變換到同一坐標(biāo)系的過程,而其配準(zhǔn)方法的精度、運行效率,被作為評判配準(zhǔn)方法性能的指標(biāo)。由于當(dāng)下實際應(yīng)用領(lǐng)域?qū)τ谂錅?zhǔn)技術(shù)的巨大需求,使的圖像配準(zhǔn)技術(shù)在研究領(lǐng)域的地位與關(guān)注度與日俱增。
　　 圖像配準(zhǔn)技術(shù)相關(guān)的算法一直沒有明確的分類方法,根據(jù)實際應(yīng)用領(lǐng)域的需求不同,或者是基于的配準(zhǔn)理論不同,可以對配準(zhǔn)方法進行相應(yīng)的劃分,一般更傾向于

2、將其分為兩類:一種是跟圖像的灰度相關(guān)的配準(zhǔn)方法,而另一種是跟圖像的特征定義相關(guān)的配準(zhǔn)方法。而跟圖像的特征相關(guān)的圖像配準(zhǔn)方法又可大致分為:基于點信息相關(guān)的特征,基于輪廓信息相關(guān)的特征(邊緣),基于區(qū)域信息相關(guān)的特征以及混合特征等等。本文選取了點信息相關(guān)的特征為方向,設(shè)計了一種新的基于特征點空間信息分布直方圖的圖像匹配方法。
　　 本文中,我們首先選取了Moravec,Harris,SLISAN,DOG這四種特征點檢測算法,對算法的

3、原理進行了闡述與性能分析,并對Harris,SUSAN,DOG這三種特征點檢測算子做了實驗測試,對實驗數(shù)據(jù)進行了總結(jié),以此來作為算子各方面性能的評判標(biāo)準(zhǔn),也是為了基于點特征的空間信息分布直方圖的匹配方法的設(shè)計奠定其特征點檢測部分的理論依據(jù)。緊接著,我們又選取了幾種比較流行的基于特征點的圖像匹配策略,對其思想、理論基礎(chǔ)作了簡要的闡述。
　　 最后,我們以實驗得到的特征點檢測算子的性能標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)為參考,設(shè)計了一種基于特征點空間信息分布

4、直方圖(Spatial Distribution Histogram)來進行特征點匹配的方法,其主要思想是:利用特征點的空間信息分布直方圖數(shù)據(jù),求出其相應(yīng)的特征矩陣,計算特征矩陣的相似度,來得到特征點對之間的匹配結(jié)果。
　　 而為了驗證基于特征點空間信息分布直方圖匹配方法的可行性,我們選取了SUSAN角點檢測算法,結(jié)合空間信息分布直方圖的匹配方法進行了相關(guān)的實驗,并將得到的實驗結(jié)果與經(jīng)典SIFT算法作了各方面的性能比較,來驗證所