【摘要】：隨著船舶工業(yè)和海上經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,海上交通安全的重要性不容忽視,如何根據(jù)周邊情況規(guī)避碰撞、規(guī)劃路線和安全停泊已經(jīng)成為一個(gè)非常重要的事前預(yù)防措施。在船舶圖像系統(tǒng)中,圖像拼接技術(shù)是生成高分辨率全景圖的有效途徑,也是輔助船員安全駕駛、加強(qiáng)船舶信息化建設(shè)的重要措施。本文以基于SIFT特征提取算法的圖像拼接為研究對象,以船舶周邊景象為應(yīng)用背景,深入研究了圖像拼接中圖像配準(zhǔn)、誤匹配點(diǎn)剔除、變換矩陣的計(jì)算等關(guān)鍵步驟,提出了若干優(yōu)化方法,主要內(nèi)容如下:(1)對傳統(tǒng)SIFT算法的旋轉(zhuǎn)、尺度變化等不變性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)合圖像配準(zhǔn)的目的,具體分析了SIFT在圖像配準(zhǔn)過程中的不足。(2)SIFT的特征點(diǎn)提取范圍為整幅待拼接圖像,但在圖像間非重疊區(qū)的特征點(diǎn)搜索和匹配會(huì)導(dǎo)致圖像配準(zhǔn)耗時(shí)較多。為解決這一問題,本文提出了一種劃分重疊區(qū)的SIFT優(yōu)化方法。在利用分層比較法獲取圖像粗匹配結(jié)果的同時(shí),用每層的粗匹配結(jié)果劃定SIFT進(jìn)行局部極值點(diǎn)提取的范圍,將分層比較法和SIFT算法的步驟有機(jī)結(jié)合,避免把時(shí)間浪費(fèi)在無意義的特征點(diǎn)提取上。通過本文優(yōu)化算法和傳統(tǒng)SIFT算法之間的對比實(shí)驗(yàn),證實(shí)了本文算法的配準(zhǔn)效率至少能達(dá)到傳統(tǒng)算法的2倍。(3)針對SIFT在特征匹配時(shí)會(huì)出現(xiàn)誤匹配的問題,本文提出了一種誤匹配剔除算法,該算法可有效剔除兩種類型的誤匹配點(diǎn)對。對于完全不對應(yīng)的一類誤匹配點(diǎn)對,本文引入廣義霍夫變換(GHT)的投票機(jī)制,尋找匹配圖像的最佳定位中心,刪除沒有給定位中心“投票”的匹配點(diǎn)對;對于由旋轉(zhuǎn)和縮放造成的一類誤匹配點(diǎn)對,本文以正確匹配對和錯(cuò)誤匹配對之間的差異為依據(jù)進(jìn)行剔除。最后通過與幾種常用剔除算法的仿真對比,驗(yàn)證了所提算法相較于對比算法,查全率平均高出20%,誤剔除率平均低出42%。(4)在船舶圖像全景拼接的過程中使用上述提出的圖像配準(zhǔn)優(yōu)化方法和誤匹配點(diǎn)剔除算法,以VS2010為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),分別在多幅圖像、含相似物體、光線變化、視角變化、縮放變化、平移變化、旋轉(zhuǎn)變化和抖動(dòng)的情況下進(jìn)行圖像拼接實(shí)驗(yàn),對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示拼接后的圖像過渡光滑無重影,沒有明顯的拼接縫隙,相較傳統(tǒng)方法的拼接結(jié)果有極大提升,且在速度上本文方法能將效率提高1-3倍。本文研究成果對于推進(jìn)船舶圖像系統(tǒng)的研究工作有著重要意義。
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;U665.2
【圖文】：

控領(lǐng)域仍然處在應(yīng)用的初級(jí)階段。在大型船舶操縱模擬器視景的繪制于模型實(shí)現(xiàn)的拼接算法，近幾年發(fā)展起來的虛擬場景建模方法——繪制方法 IBR( ImageBased Rendering)也常用來解決單視點(diǎn)重疊圖像圖拼接。到目前為止，數(shù)字造船的目標(biāo)遠(yuǎn)未完成，船舶工業(yè)的信息然存在，人機(jī)互聯(lián)的智能化應(yīng)用發(fā)展緩慢。船舶圖像系統(tǒng)尚未形成體系和成熟的技術(shù)方案，因此還存在許多研究工作需要去做。全景如圖 1-1 所示。

(d) 反轉(zhuǎn) (e) 錯(cuò)切圖 2-2 常見幾何變換的效果圖變換換又稱為剛性變換或歐式變換，在變換前后，圖像中任意改變。它發(fā)生在場景的尺寸和形狀沒有改變，但存在平移）變化的情況下。式（2-1）為二維空間里的剛體變換模型 + = ′′yxttyxyxθθθθsincoscossin′)和( x, y)分別是變換后和變換前圖像上的對應(yīng)點(diǎn)；θ 是旋轉(zhuǎn)點(diǎn) ( x, y)在 x，y 軸上的平移量。變換換加上縮放可形成相似變換，是縮放、旋轉(zhuǎn)與平移的復(fù)合角和形狀不變，且相互平行或垂直的直線保留其原特性，變化。相似變換模型如下所示：

(b) 拼接縫問題圖 2-3 拼接圖像可能存在的問題合技術(shù)正是為了解決這些問題，最終得到一幅沒有明顯題的清晰全景圖。常用的圖像融合方法有以下幾種：平均法加權(quán)”就是考慮不同變量在總體中的比例份額，即得到中某種特征強(qiáng)弱的權(quán)值圖 w(i j)n, ，其中 n = 1,2,...,N， N則融合圖像 I (i , j)為：I(i j) w(i j)I (i j)nnNn,,,1 == ( ,) 11 ==wijNnn平均”，就是指 w(i j) w(i j) w(i j) N,,,1/= = ==。加

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本文編號(hào)：2806560