圖像局部不變特征描述與匹配研究.pdf

1、圖像特征匹配是計算機視覺、模式識別等領域的一項重要研究內(nèi)容，同時它也是其它計算機視覺應用的一個重要步驟，如圖像配準、目標識別、圖像拼接、三維重建等。因此，對于圖像特征描述和匹配方法的研究，無論是在學術領域還是在工業(yè)領域都得到了廣泛的關注。然而在實際問題中，由于圖像拍攝場景的差異，以及圖像間可能存在視角、平移、光照、旋轉(zhuǎn)、尺度等變化，其中，圖像形變和重復紋理是重要的兩方面，它們是制約圖像特征匹配性能的兩大瓶頸。因此，如何提高算法對圖像變化

2、的魯棒性仍是計算機視覺和模式識別領域的一項重要研究課題。
　　本文主要研究形變和重復紋理下的特征描述與匹配方法，包括以特征組對為基礎的局部不變的特征描述和利用幾何引導約束方法解決富含重復紋理圖像的特征匹配。本文的創(chuàng)新點體現(xiàn)在下面兩點：
　　(1)基于特征組對，提出了一種局部不變的特征匹配方法(WIOMSD)。特征對之間的距離信息被用于計算描述子的支撐區(qū)域大小，這不同于傳統(tǒng)的利用檢測子提供尺度信息確定支撐區(qū)域的方法。為了實現(xiàn)旋

3、轉(zhuǎn)不變，引入了基于亮度序的子區(qū)域劃分方法，該方法避免了主方向估計，對圖像旋轉(zhuǎn)具有更好的魯棒性。為了和經(jīng)典的描述方法SIFT和SURF對比，我們分別選用DoG和Fast-Hessian檢測子啟動算法，同時對比實驗還包括和我們算法類似的Tell和Fan的方法。實驗表明，WIOMSD在多種圖像變換下具有魯棒性，尤其對于尺度和視角變化的圖像。
　　(2)針對富含重復性紋理圖像的匹配問題，本文提出了一種利用幾何引導約束的匹配方法(GCM)，