基于尺度空間和特征描述的快速圖像匹配算法研究.pdf

1、圖像匹配的功能是將不同時間、不同角度、不同傳感器或者不同拍攝條件下得到的兩幅圖像進行對應，在目標定位、視覺導航、目標識別、三維重建和圖像拼接等領域具有不可或缺的地位。在圖像匹配任務中，往往存在圖像匹配質量滿足要求，但匹配速度較慢的問題。為此，本文研究的重點是提升匹配算法速度。為了保障圖像匹配的尺度不變性，需要構建尺度空間。同樣，為了捕捉圖像中具有代表性的信息，描述子的構建也至關重要。本文重點從尺度空間和描述子構建兩方面入手，在保障圖像匹

2、配質量基本不變的前提下，對圖像匹配算法進行了速度提升。主要工作如下:
　　(1)提出了一種大尺寸圖像尺度預處理的圖像快速匹配算法。本算法首先分析了大尺寸圖像運行速度慢的原因，并給出相應的解決方案。在大尺寸圖像參與匹配之前，根據(jù)測試法、模型法或反饋法等方法確定尺度縮小比例，對圖像進行縮小預處理，然后再參與匹配。實驗結果表明，該算法不但能夠有效地提升大尺寸圖像的匹配速度，還能提高匹配精度。該算法易于與現(xiàn)有包含尺度變化的匹配算法相結合，

3、進而提升大尺度圖像的匹配性能。
　　(2)提出了一種基于二進制描述FREAK的快速角點匹配算法。首先，通過構建一個簡型的高斯金字塔，使FAST算法提取的角點具有了尺度不變性。然后，通過減小重疊區(qū)域，提出了一種新的FREAK描述子構建方式。大量的實驗結果表明，該算法能夠提升圖像匹配的速度，并且能夠匹配SIFT、SURF、ORB和BRISK等算法無法匹配的航拍圖像。
　　(3)提出了一種基于多項式估計式尺度空間構建和二進制描述L