基于多支撐域的曲線匹配算法的研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為人工智能的一個(gè)重要分支，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)生產(chǎn)以及消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用，比如將有重疊的照片變成無(wú)縫拼接起來(lái)的單張全景圖;將所拍攝的物體或人物的一幅或多幅快照轉(zhuǎn)變?yōu)槠?D模型;還可以進(jìn)行身份驗(yàn)證等。圖像匹配作為汽車(chē)識(shí)別、三維建模、圖像拼接、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)，其主要任務(wù)是從同一場(chǎng)景不同時(shí)間或不同視角下攝取的兩幅或多幅圖像中查找特征基元之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系（點(diǎn)、曲線和區(qū)域）。
　　首先從紋理特征的角度出發(fā)，綜合了目

2、前紋理的理解，對(duì)紋理的定義，如何表現(xiàn)以及發(fā)展歷程進(jìn)行詳細(xì)闡述，又對(duì)當(dāng)前曲線匹配算法所運(yùn)用到的技術(shù)進(jìn)行介紹并加以分析，最終選擇合適的技術(shù)來(lái)完成此次曲線匹配。并把提出的描述子應(yīng)用到此匹配流程中，設(shè)計(jì)出了一個(gè)具有良好魯棒性的曲線自動(dòng)匹配算法。最重要的是基于已有的描述子，引入多支撐區(qū)域，提出一種新穎的基于多支撐區(qū)域的亮度序曲線描述子MRIOCD(MRIOCD:Mult-region Intensity Order CurveDescriptor

3、)。此描述子按照一定的規(guī)律增大支撐區(qū)域半徑構(gòu)造多支撐域，避免由相似曲線引起的匹配誤差，提高曲線匹配的準(zhǔn)確度。具有良好的魯棒性。
　　在自動(dòng)匹配實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)多組匹配實(shí)驗(yàn)比較半徑大小與支撐區(qū)域個(gè)數(shù)對(duì)圖像曲線匹配總數(shù)和正確率帶來(lái)的影響，選取合適的原始半徑和支撐區(qū)域個(gè)數(shù)。此后通過(guò)比較IOCD和MRIOCD描述子對(duì)在旋轉(zhuǎn)、光照變化、壓縮、視角變換等條件下多組圖像的曲線匹配總數(shù)和正確率，驗(yàn)證了描述子在不同條件下?lián)碛辛己玫牟蛔冃?，以及?duì)曲線的辨