本文關(guān)鍵詞：面向深海序列圖像拼接的快速匹配方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在分析深海序列圖像具有時間和空間上連續(xù)性的基礎(chǔ)上,提出了一種基于卡爾曼濾波跟蹤序列圖像的空間位置實施序列圖像的快速匹配方法。以序列圖像間相似變換矩陣的4個參數(shù)為狀態(tài)向量建立卡爾曼濾波器。首先根據(jù)前序序列圖像匹配后的狀態(tài)向量預(yù)測當前幀待拼接圖像的狀態(tài)向量,建立相對于前一幀圖像的相似變換矩陣;然后建立前后幀圖像中子區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系,分別實現(xiàn)子區(qū)域內(nèi)特征點的局部匹配;最后根據(jù)局部匹配的結(jié)果估計相似變換矩陣,并修正狀態(tài)向量。實驗中,為提高匹配的可靠性,對每個子區(qū)域進行放大,當子區(qū)域取128×128,放大系數(shù)為1.5時,本文提出的局部匹配方法得到的匹配準確率超過90%,匹配效率提升約50%,表明本文方法能有效地應(yīng)用于序列圖像的拼接。
【作者單位】： 浙江理工大學(xué)機械與自動控制學(xué)院;國家海洋局第二海洋研究所;
【關(guān)鍵詞】： 圖像拼接 局部匹配 卡爾曼濾波 相似變換 SURF算子
【基金】：國家“863”計劃(2011AA09A102) 浙江理工大學(xué)521人才和浙江理工大學(xué)科研啟動基金(14022211-Y)資助項目
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言自主式水下機器人(AUV)被廣泛地應(yīng)用于深海資源的探測[1,2],其采集的深海圖像反映海底地貌的直觀特征,可作為一種重要信息用于資源的探測。為了更直觀地查看海底地貌圖,需要通過圖像拼接技術(shù)將大量的深海序列圖像拼接成一幅具有較大視場和高分辨率的圖像[3~6]。基于特征

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