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文檔簡介
1、近年來,隨著數(shù)字圖像處理技術的迅猛發(fā)展,圖像特征匹配技術已在眾多領域之中得到了大量的應用。至于圖像特征匹配的首要任務就是從待匹配的圖像中獲得較穩(wěn)定的圖像特征點,接著通過構建待匹配圖像與初始圖像特征點集的關系來進行配準。而對于特征點的提取涉及到選擇恰當?shù)狞c特征提取方法,考慮到點特征的提取方法對圖像配準的速度和準確度有一定的影響,因而選擇合適的點特征提取的方法有一定的實用價值與理論意義。
本文圍繞圖像特征點的提取,針對SIFT算法
2、中降噪閾值的選值,Harris角點檢測算法與 SIFT算法在不同種類圖像特征點提取上的適用性等進行了分析研究。具體的研究內容如下:
(1)為避免常規(guī) SIFT算法提取特征點時選取降噪閾值存在的盲目性,以及不恰當?shù)慕翟腴撝凳筍IFT算法提取到的特征點效果不佳的問題,研究了在SIFT算法提取特征點時對于降噪閾值來說是否存在相對比較穩(wěn)定的值,通過選取此降噪閾值可使 SIFT算法提取圖像特征點的效果最佳?;诙嘟M相同限制條件的實驗圖像
3、(包括原始圖像、旋轉圖像以及加“噪聲”圖像),選取不同的降噪閾值分別進行大量的實驗。實驗結果表明當降噪閾值近似選取在30附近,此時可以使SIFT算法獲得相對比較穩(wěn)定的特征點數(shù)目。
(2)對SIFT算法和Harris角點檢測算法提取特征點的原理分別進行了分析,至于SIFT算法運算過程較繁瑣,而且其構建高斯差分尺度空間的過程比較復雜,考慮到Harris角點檢測算法運算過程比較簡便。為了直觀的對兩種算法進行比較,在這里采用了文中所提
4、的3方面(特征點有效性、計算時效性以及特征點相似不變性),并在同一實驗對象的條件下對兩者進行了定量分析研究。
(3)為了探究出SIFT算法和Harris角點檢測算法在不同種類圖像特征點提取上的適用性。本文針對兩類圖像:折線特征主導的圖像與光滑曲線特征主導的圖像,并提出了3個方面:特征點有效性、計算時效性以及特征點相似不變性,又采用了圖像匹配對數(shù)比率、樣本均值和標準差3個相關指標對兩種算法進行了定量研究。最終實驗結果表明,對于折
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