圖像局部特征檢測方法研究及在移動增強現(xiàn)實中的應用.pdf

1、圖像特征檢測是解決計算機視覺領域很多問題的基礎，包括物體或景象識別，多重圖像的3D結(jié)構(gòu)復原，立體空間的一致性查找，還有運動跟蹤等。圖像局部特征檢測是圖像特征檢測中一個重要的組成部分。近年來，因其對圖像的模糊，光照，旋轉(zhuǎn)等具有較強的魯棒性，而備受關注。
　　由于移動平臺的限制，PC平臺的特征檢測算法目前還不能滿足移動平臺的實時性和魯棒性要求等。本論文針對移動平臺的特點，對現(xiàn)有的一些方法進行了一定的改進，并將改進的方法應用在一個基于i

2、OS平臺的移動增強現(xiàn)實系統(tǒng)中，獲得了理想的效果。本文的具體工作和主要成果如下：
　　1.提出一種改進的快速SURF圖像局部特征檢測方法。針對傳統(tǒng)的SURF方法不能滿足在移動平臺上實時處理的問題，提出一種將FAST特征檢測與SURF特征描述相結(jié)合的方法。首先對原始圖像進行平滑和銳化預處理，增強圖像中特征點檢測的穩(wěn)定性，再使用FAST方法檢測特征點，保證了特征點檢測過程的時間效率，最后利用SURF描述符算法對特征點進行描述，保證了特征

3、點的魯棒性。實驗表明，該方法在準確率有小幅降低的情況下，大大提高了算法的時間效率，更好的滿足移動平臺的實時性要求。
　　2.提出一種具有多尺度的FAST+SURF圖像特征檢測方法。為了克服經(jīng)典FAST特征檢測方法不具有尺度信息的問題，提出了一種多尺度的F A S T特征檢測方法，并與SURF特征描述相結(jié)合。該方法首先構(gòu)建圖像金字塔，將經(jīng)典的FAST特征檢測方法擴展到尺度空間，接著通過定義特征響應函數(shù)來判定特征點強弱，然后通過極值搜