圖像局部不變特征描述與匹配研究.pdf

1、圖像特征匹配是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別等領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究?jī)?nèi)容，同時(shí)它也是其它計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的一個(gè)重要步驟，如圖像配準(zhǔn)、目標(biāo)識(shí)別、圖像拼接、三維重建等。因此，對(duì)于圖像特征描述和匹配方法的研究，無(wú)論是在學(xué)術(shù)領(lǐng)域還是在工業(yè)領(lǐng)域都得到了廣泛的關(guān)注。然而在實(shí)際問(wèn)題中，由于圖像拍攝場(chǎng)景的差異，以及圖像間可能存在視角、平移、光照、旋轉(zhuǎn)、尺度等變化，其中，圖像形變和重復(fù)紋理是重要的兩方面，它們是制約圖像特征匹配性能的兩大瓶頸。因此，如何提高算法對(duì)圖像變化

2、的魯棒性仍是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究課題。
　　本文主要研究形變和重復(fù)紋理下的特征描述與匹配方法，包括以特征組對(duì)為基礎(chǔ)的局部不變的特征描述和利用幾何引導(dǎo)約束方法解決富含重復(fù)紋理圖像的特征匹配。本文的創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在下面兩點(diǎn)：
　　(1)基于特征組對(duì)，提出了一種局部不變的特征匹配方法(WIOMSD)。特征對(duì)之間的距離信息被用于計(jì)算描述子的支撐區(qū)域大小，這不同于傳統(tǒng)的利用檢測(cè)子提供尺度信息確定支撐區(qū)域的方法。為了實(shí)現(xiàn)旋

3、轉(zhuǎn)不變，引入了基于亮度序的子區(qū)域劃分方法，該方法避免了主方向估計(jì)，對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)具有更好的魯棒性。為了和經(jīng)典的描述方法SIFT和SURF對(duì)比，我們分別選用DoG和Fast-Hessian檢測(cè)子啟動(dòng)算法，同時(shí)對(duì)比實(shí)驗(yàn)還包括和我們算法類似的Tell和Fan的方法。實(shí)驗(yàn)表明，WIOMSD在多種圖像變換下具有魯棒性，尤其對(duì)于尺度和視角變化的圖像。
　　(2)針對(duì)富含重復(fù)性紋理圖像的匹配問(wèn)題，本文提出了一種利用幾何引導(dǎo)約束的匹配方法(GCM)，