基于角點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)問題研究.pdf

1、隨著人們獲取圖像的途徑的豐富和所獲圖像的量的增多，數(shù)字圖像處理里一些基礎(chǔ)性的研究方向變得更加至關(guān)重要。圖像配準(zhǔn)就是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域里最基礎(chǔ)、最困難的一個(gè)領(lǐng)域之一。通常來說，圖像配準(zhǔn)的定義是指找出兩幅圖像中的公共場(chǎng)景部分,并確定他們之間的變換參數(shù)，這兩幅圖像通常是拍攝于不同時(shí)間、不同光照條件、基于不同分辨率或者不同角度和位置等，它們之間的變換可以是剛體變換，也可以非線性的仿射變換等。 圖像配準(zhǔn)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)合相當(dāng)廣泛，比如圖像

2、融合，目標(biāo)跟蹤，圖像檢索，圖像拼接和鑲嵌，醫(yī)學(xué)影像處理，多視頻和多傳感器圖像處理等。在軍事上，配準(zhǔn)技術(shù)更是無處不在。此外，由于近年來3D成像技術(shù)和3D影像處理技術(shù)趨于成熟，3D圖像里的圖像配準(zhǔn)更是得到了非常頻繁的應(yīng)用。按照所面對(duì)的目標(biāo)不同，配準(zhǔn)問題可以分為同模圖像配準(zhǔn)和多模圖像配準(zhǔn)。不同類型的問題，經(jīng)常需要不同的解決方法，造成了配準(zhǔn)算法的極度多樣化。經(jīng)過幾十年的努力，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)研究出很多種不同的配準(zhǔn)方法，但是顯然，圖像配準(zhǔn)技術(shù)離成熟還有

3、相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。 本文總結(jié)了前人的一些相關(guān)研究成果，包括基于互信息，基于點(diǎn)，線，區(qū)域特征的配準(zhǔn)方法，深入研究了各種點(diǎn)特征的提取方法以及基于尺度不變特征變換(SIFT)的圖像配準(zhǔn)算法。同時(shí)，針對(duì)紅外圖像和可見光圖像這一對(duì)非同質(zhì)圖像之間的配準(zhǔn)問題，提出了一套可行的解決方案。此外，本文還就圖像配準(zhǔn)技術(shù)在圖像拼接中的應(yīng)用進(jìn)行了介紹。 本文以基于特征點(diǎn)以及特征描述的配準(zhǔn)方法為研究重點(diǎn)，主要的貢獻(xiàn)如下： 1．在對(duì)常見的角點(diǎn)

4、提取算子進(jìn)行深入分析比較之后，對(duì)Harris算子進(jìn)行了改進(jìn)，對(duì)于角點(diǎn)“過密”的問題，提出了一種有效的解決方案，使得在不影響提取高角點(diǎn)度角點(diǎn)的同時(shí)，疏散了角點(diǎn)，減小了計(jì)算量，更重要的是，減少了誤配的概率； 2．針對(duì)紅外圖像和可見光圖像這兩種成像機(jī)理完全不同的圖像之間的配準(zhǔn)問題，提出了兩種有效的特征描述子，同時(shí)提出了一種多特征、由粗到精的匹配策略，將一次性決定的誤配風(fēng)險(xiǎn)分散到幾次中，使得匹配結(jié)果更為可靠； 3．通過多特征