圖像仿射不變特征提取及匹配技術(shù)研究.pdf

1、特征提取是目標(biāo)識(shí)別、圖像配準(zhǔn)、圖像檢索及景象匹配等許多圖像處理問(wèn)題的基礎(chǔ)。在不同成像條件下獲得的圖像中，同一目標(biāo)可能具有不同的表現(xiàn)形式，為此，提取的特征需要具有“本源”特性，即特征應(yīng)盡可能反映目標(biāo)的本質(zhì)，且不受其表現(xiàn)形式的影響。不受傳感器參數(shù)及視點(diǎn)影響的仿射不變特征，雖然近年來(lái)被廣泛研究，但仍是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。圖像中的目標(biāo)攜帶形狀、紋理及灰度/顏色等多種信息，研究表明，相對(duì)于紋理與灰度/顏色信息，人類視覺(jué)更傾向于根據(jù)形狀信息進(jìn)行目

2、標(biāo)識(shí)別，因此，形狀是目標(biāo)的一個(gè)重要信息。本研究主要內(nèi)容包括：
　?、抨U述了小孔成像原理，通過(guò)分析多視點(diǎn)圖像間的關(guān)系，建立了仿射變換模型，同時(shí)利用矩陣分解，描述了仿射變換對(duì)圖像的具體影響，并證明了幾個(gè)重要的仿射不變特性。
　?、茖⑿螤钜暈橐唤M特征點(diǎn)集合，形狀不變特征提取問(wèn)題從而轉(zhuǎn)化為點(diǎn)集的不變特征提取問(wèn)題。在推導(dǎo)出仿射變換點(diǎn)集劃分不變性的基礎(chǔ)上，論文提出一種基于質(zhì)心劃分的點(diǎn)集不變特征提取方法。對(duì)點(diǎn)集進(jìn)行迭代劃分，每次劃分獲得的

3、子集質(zhì)心以二叉樹(shù)的形式構(gòu)成一棵質(zhì)心樹(shù)。由于具有完全仿射不變特性，可將質(zhì)心樹(shù)視為支持點(diǎn)集，并從中進(jìn)一步獲取不變特征。論文分別從三角形面積比值不變性與不變矩出發(fā)，利用質(zhì)心樹(shù)構(gòu)造了兩種不變特征：CT-SPS-FSD與CT-SPS-DOPM。大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了兩種特征對(duì)仿射變化下特征點(diǎn)匹配的有效性及對(duì)噪聲的魯棒性。
　?、峭茖?dǎo)了仿射變換下的形狀投影不變特性，并以此為理論依據(jù)，分別提出了基于輪廓支持點(diǎn)集和基于投影分布的兩種形狀不變特征提取方法。

4、這兩種方法均從形狀投影信息中提取指定點(diǎn)的特征，所不同的是，前者通過(guò)輪廓的投影采樣獲得指定點(diǎn)的支持點(diǎn)集，繼而計(jì)算不變矩作為指定點(diǎn)的不變特征，而后者則通過(guò)統(tǒng)計(jì)形狀區(qū)域內(nèi)所有點(diǎn)的投影分布獲得不變特征。仿真與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種特征均具有較強(qiáng)的形狀描述能力。但兩者的信息源不同使它們具有不同的適用范圍。基于輪廓支持點(diǎn)集的特征對(duì)輪廓局部變化較敏感，因此在相似形狀的分辨及變化識(shí)別等方面具有優(yōu)勢(shì)，而基于投影分布的特征由于利用了整個(gè)區(qū)域信息，且在匹配

5、過(guò)程中引入松弛標(biāo)記算法，其抗噪性更強(qiáng)，且運(yùn)算復(fù)雜度低，適用于噪聲干擾嚴(yán)重或?qū)?shí)時(shí)性要求高的情況。
　　⑷從形狀間的相對(duì)分布出發(fā)，提出一種新的反映兩形狀間姿態(tài)特征的描述子R-histogram。對(duì)于兩個(gè)形狀，將其視為平行于兩形狀質(zhì)心連線的直線段集合，R-histogram則由兩形狀中共線直線段的長(zhǎng)度比值構(gòu)成。投影不變與共線距離不變特征共同保證了該描述子的仿射不變性。與傳統(tǒng)的反映兩形狀任意角度下的相對(duì)位置的F-histograms描述

6、子相比，R-histogram僅利用了F-histograms中用于反映兩形狀在某一個(gè)特定角度下的相對(duì)位置信息，但它反映的形狀間的相對(duì)姿態(tài)特征屬于形狀的本源特征，可有效地對(duì)形狀進(jìn)行描述。此外，R-histogram的運(yùn)算復(fù)雜度低，使算法更適用于實(shí)時(shí)處理。在形狀匹配與目標(biāo)識(shí)別過(guò)程中，為了降低噪聲或形狀提取操作引入的誤差影響，充分挖掘R-histogram反映兩形狀相對(duì)分布特征的優(yōu)勢(shì)，引入投票機(jī)制，仿真與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)均有效地驗(yàn)證了算法的性能