具有穩(wěn)定性與仿射不變性的圖像配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)問題，它是將不同時(shí)間、不同傳感器或不同條件下獲取的同一場(chǎng)景的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的處理過程。圖像配準(zhǔn)是多種圖像處理及應(yīng)用如目標(biāo)識(shí)別、變化檢測(cè)、三維建模等的基礎(chǔ)，由于其在多個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用及本身的復(fù)雜性，它已經(jīng)成為了當(dāng)前數(shù)字圖像處理研究的熱點(diǎn)問題之一。
　　基于特征的圖像配準(zhǔn)方法是圖像配準(zhǔn)中最常見的方法之一。它有兩個(gè)重要的環(huán)節(jié)：一、是邊緣特征點(diǎn)的提取，二、是相似性度量，即特征匹配準(zhǔn)則。兩者都是

2、基于特征的圖像配準(zhǔn)的關(guān)鍵。因此，本論文就對(duì)這兩個(gè)方面進(jìn)行了重點(diǎn)研究改進(jìn)。在特征點(diǎn)提取階段，角點(diǎn)作為圖像的一個(gè)重要的局部特征,在保留了圖像中物體重要特征信息的同時(shí)有效地減少了信息的數(shù)據(jù)量，成為圖像理解和模式識(shí)別中重要的圖像特征。我們將研究重點(diǎn)放在了在已有角點(diǎn)的基礎(chǔ)上如何篩選出更穩(wěn)定更有效的特征點(diǎn)上，為此，我們引入了條件數(shù)的概念，它對(duì)角點(diǎn)的穩(wěn)定性進(jìn)行了一個(gè)定量的分析，通過刪除不穩(wěn)定的角點(diǎn)，可有效地克服因噪聲和其它因素引起的誤差影響，從而提高

3、了整個(gè)配準(zhǔn)算法的性能。在選擇匹配準(zhǔn)則階段，錯(cuò)誤匹配點(diǎn)對(duì)的存在使得常用的匹配方法對(duì)變換的估計(jì)變得困難甚至失敗。因此我們選擇了在這方面具有良好表現(xiàn)的RANSAC算法，在考慮誤配存在的情況下能夠很好地消除其影響，并將它們識(shí)別出來，然后依據(jù)變換評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算出最優(yōu)的變換。同時(shí)根據(jù)RANSAC算法的思想，重點(diǎn)研究了凸包所特有的仿射不變性與局部可控性，提出了凸包仿RANSAC算法，極大的減少了計(jì)算量，提高了計(jì)算速度，并在凸包形成階段提出了一種基于斜率