基于SIFT特征點篩選的圖像配準(zhǔn)研究.pdf

1、基于SIFT特征點篩選的圖像配準(zhǔn)研究ImageRegistrationBasedonSIFTFeaturePointsScreening學(xué)科專業(yè)：應(yīng)用數(shù)學(xué)研宄生：劉婷婷指導(dǎo)教師：陳永川教授天津大學(xué)理學(xué)院二零一六年五月中文摘要圖像配準(zhǔn)是圖像拼接的基本任務(wù)之一.圖像配準(zhǔn)算法主要應(yīng)用于包括計算機視覺、遙感、醫(yī)學(xué)和模式識別等眾多不同的領(lǐng)域，具有重要意義和廣泛的應(yīng)用.由于沒有一種圖像配準(zhǔn)技術(shù)普適于所有情況，因此針對不同的應(yīng)用領(lǐng)域，需要研發(fā)不同的圖

2、像配準(zhǔn)技術(shù).本文首先對圖像配準(zhǔn)的歷史和發(fā)展進行介紹.目前，圖像配準(zhǔn)算法主要分為基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)和基于特征的圖像配準(zhǔn)，文中分別介紹了這兩類圖像配準(zhǔn)算法的基本理論和方法.接著，本文重點討論了基于SIFT特征的圖像配準(zhǔn).文中首先介紹了SIFT特征點的檢測和匹配算法，以及特征點篩選的經(jīng)典方法(RANSAC)，并分析了RANSAC算法的優(yōu)缺點.SITF算法是應(yīng)用較為廣泛的特征點檢測匹配算法，但是會產(chǎn)生大量的錯誤匹配點.為此，我們根據(jù)圖像幾何

3、變換的單應(yīng)性矩陣將匹配點一一對應(yīng)的特點，提出一種基于單應(yīng)性矩陣的剔除方法.該方法首先利用SIFT進行匹配，得到初始匹配對，進行初步篩選，然后利用相似三角形求出基準(zhǔn)單應(yīng)性矩陣，設(shè)定閾值，剔除不滿足閾值的匹配點對，最后得到精確匹配點對.通過與RANSAC算法以及結(jié)合歐式距離的RANSAC改進算法進行實驗比較，該算法具有更高的正確匹配率.由于一般的圖像配準(zhǔn)中求解的變換模型是對整幅圖像進行變換，并沒有考慮局部的特征信息，因此在一些圖像配準(zhǔn)問題中