基于CUDA的高分辨率視頻圖像幀間配準(zhǔn)與目標(biāo)定位快速實(shí)現(xiàn).pdf

1、復(fù)雜背景下圖像配準(zhǔn)與定位是目標(biāo)檢測、識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)。高分辨率視頻圖像數(shù)據(jù)量巨大，需要對圖像配準(zhǔn)與定位算法加速處理。
　　復(fù)雜背景圖像間存在的旋轉(zhuǎn)、尺度、視角變化給圖像配準(zhǔn)與目標(biāo)定位帶來困難，研究這些變化對圖像配準(zhǔn)的影響，建立圖像配準(zhǔn)變換模型，明確目標(biāo)與背景相對運(yùn)動(dòng)以及相對尺寸變化對目標(biāo)定位的影響，對目標(biāo)定位算法進(jìn)行分類。
　　SIFT特征對旋轉(zhuǎn)、尺度、視角變化具有不變性，研究基于SIFT的高分辨率視頻圖像配準(zhǔn)算法，提出適用于

2、CUDA并行計(jì)算的矩陣相關(guān)系數(shù)特征匹配算法，實(shí)現(xiàn)SIFT特征矢量匹配。提出基于模型解算與檢驗(yàn)的RANSAC并行模型，實(shí)現(xiàn)匹配點(diǎn)對提純及變換模型解算。在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)基于SIFT的高分辨率視頻圖像配準(zhǔn)CUDA加速并行算法。
　　基于SIFT的高分辨視頻圖像配準(zhǔn)算法性能優(yōu)良、配準(zhǔn)精度高，但由于算法復(fù)雜，經(jīng)CUDA并行加速后仍難以實(shí)時(shí)處理。圖像局部二值不變特征比 SIFT特征簡單，在保證一定的配準(zhǔn)精度下，特征提取及匹配速度快。研究基于二值

3、特征的高分辨率視頻圖像配準(zhǔn)算法，提出改進(jìn)ORB算法，構(gòu)建高斯金字塔解決尺度變化問題，通過重復(fù)點(diǎn)刪除及非極大值抑制使特征點(diǎn)分布均勻，提高配準(zhǔn)效果。研究算法可并行性，實(shí)現(xiàn)基于改進(jìn) ORB的高分辨率視頻圖像幀間實(shí)時(shí)配準(zhǔn)CUDA并行算法。
　　研究目標(biāo)與背景相對運(yùn)動(dòng)及相對尺寸變化下的目標(biāo)定位算法，提出目標(biāo)定位模式判斷系數(shù)和多策略目標(biāo)定位算法，根據(jù)目標(biāo)狀態(tài)選擇不同算法，提高算法穩(wěn)定性。研究算法可并行性，實(shí)現(xiàn)基于CUDA的高分辨率視頻圖像目標(biāo)