圖像局部特征配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、重慶大學(xué)博士學(xué)位論文圖像局部特征配準(zhǔn)算法研究姓名：李正浩申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專(zhuān)業(yè)：儀器科學(xué)與技術(shù)指導(dǎo)教師：龔衛(wèi)國(guó)20091210重慶大學(xué)博十學(xué)位論文情況下，其重建相似度評(píng)價(jià)優(yōu)于GLOH和SIFT算法。對(duì)于灰度圖像，采用最穩(wěn)定極值區(qū)域方法替代最穩(wěn)定色彩區(qū)域方法得到的MDSS算法，也是一個(gè)具有良好性能的方法。③在實(shí)際系統(tǒng)中，算法的精度、健壯性以及執(zhí)行時(shí)間等指標(biāo)很難兼顧，如何在實(shí)時(shí)條件下盡可能提高配準(zhǔn)算法的魯棒性是研究人員在項(xiàng)目實(shí)踐中面臨的突出

2、難題。作者針對(duì)當(dāng)前基于特征點(diǎn)的局部特征算法普遍運(yùn)算量大，內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)大的問(wèn)題，提出由區(qū)域粗對(duì)應(yīng)到特征點(diǎn)精細(xì)對(duì)應(yīng)的二步式配準(zhǔn)方法。算法首先在兩幅待配準(zhǔn)圖像中分別獲取具有較高獨(dú)特性的特征區(qū)域，并建立這些區(qū)域間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；然后利用一種輕量級(jí)的局部特征配準(zhǔn)算法，在已建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的特征區(qū)域上進(jìn)一步獲取對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的精確定位。由于特征點(diǎn)精細(xì)對(duì)應(yīng)是約束在己建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的特征區(qū)域中，而這些區(qū)域本身具有良好的仿射不變性，所以算法對(duì)于仿射變化均具有較強(qiáng)的魯棒性。

3、并且，得益于由粗到精的二步式框架以及所采用的輕量級(jí)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)算法，算法的運(yùn)算復(fù)雜度顯著降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，同SIFT與GLOH算法相比，該算法僅占用SIFT算法1994％的運(yùn)行時(shí)間，但在常規(guī)視覺(jué)條件下無(wú)顯著的性能損失，在大視角偏移時(shí)性能更加接近甚至有所超越。作者將該算法應(yīng)用于無(wú)標(biāo)記增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的虛擬目標(biāo)定位中，并取得了較為理想的效果。④近年來(lái)，圖像造假事件層出不窮，探索一種行之有效的影像真?zhèn)舞b別方法，已成為技術(shù)工作者亟待解決的課題之一。作者

4、將圖像局部特征配準(zhǔn)算法應(yīng)用到圖像分析領(lǐng)域，提出了尺度空間的有序性準(zhǔn)則和圖像中物體的偏轉(zhuǎn)描述法，并在此基礎(chǔ)上提出一種被動(dòng)式數(shù)字圖像真?zhèn)舞b別方法。該方法的核心思想是有效利用圖像局部特征配準(zhǔn)方法在配準(zhǔn)過(guò)程中得到的尺度空間信息和描述符朝向信息，挖掘隱含于圖像之中但憑借肉眼不能定量描述的信息，進(jìn)而找出人為篡改的痕跡或不符合成像規(guī)律之處。作者將該方法應(yīng)用于在全國(guó)范圍內(nèi)引起軒然大波的“周老虎“系列數(shù)碼照片的真?zhèn)舞b別中，用詳實(shí)確鑿的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)揭示了其假老