本文關(guān)鍵詞：基于SIFT的局部不變特征研究

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【摘要】：局部不變特征算法是目前應(yīng)用十分廣泛的一項(xiàng)圖像信息處理技術(shù),在人臉檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別、字符識(shí)別、全景圖像拼接、遙感圖像處理、機(jī)器人視覺(jué)等領(lǐng)域都有所應(yīng)用,是當(dāng)前圖像處理技術(shù)中的熱門(mén)研究領(lǐng)域。在局部不變特征算法中,SIFT(Scaled invariant feature transform)算法是里程碑式的算法,其提取的特征點(diǎn)穩(wěn)定性高、區(qū)分度好。但作為一項(xiàng)發(fā)展三十余年的圖像處理技術(shù),局部不變特征算法仍然有很大的改進(jìn)及提升空間。首先,針對(duì)局部不變特征點(diǎn)抗干擾特性的研究尚未完善;其次,針對(duì)局部不變特征算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)缺失統(tǒng)一客觀的標(biāo)準(zhǔn);最后,SIFT特征算法在運(yùn)行效率上仍有待提高。首先,本文以SIFT特征為例,針對(duì)局部不變特征點(diǎn)的抗干擾性質(zhì)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)其具有干擾條件下提取位置在一定范圍內(nèi)波動(dòng)的特點(diǎn),對(duì)局部不變特征點(diǎn)的波動(dòng)性進(jìn)行研究。在圖像加入噪聲、發(fā)生光照變換、發(fā)生模糊變換以及同時(shí)進(jìn)行噪聲、光照及模糊處理這四種情況下分別分析同一算法提取的不同特征點(diǎn)的波動(dòng)情況,進(jìn)而得到不同特征點(diǎn)的波動(dòng)區(qū)間。其次,本文針對(duì)SIFT算法在尺度構(gòu)建和描述子生成方面做出改進(jìn),引入SURF(Speed-up Robust Feature)特征提取算法,采用框狀濾波器對(duì)圖像進(jìn)行卷積,從而近似DoH(Determination of Hessian)算子,并通過(guò)多尺度濾波器保留圖像尺度信息,提高特征提取環(huán)節(jié)的效率;結(jié)合二值描述子BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Key points),提高描述子生成和匹配速度。再次,本文根據(jù)特征點(diǎn)波動(dòng)性的性質(zhì)提出一種新的基于特征點(diǎn)波動(dòng)性的評(píng)價(jià)指標(biāo),采用穩(wěn)定點(diǎn)占比和波動(dòng)半徑對(duì)各個(gè)算法進(jìn)行評(píng)價(jià),提供一種新的評(píng)價(jià)思路。通過(guò)基于波動(dòng)性的評(píng)價(jià)指標(biāo)和既有傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)各個(gè)局部不變特征算法進(jìn)行評(píng)價(jià),實(shí)驗(yàn)證明BRISK-SURF算法在匹配速度、穩(wěn)定性和提取精度上有較大提高。并且,論文研究了圖像配準(zhǔn)的常用方法,采用BRISK-SURF算法進(jìn)行描述子生成及匹配,并用RANSAC迭代算法進(jìn)行錯(cuò)誤點(diǎn)剔除,從而實(shí)現(xiàn)圖像的精確配準(zhǔn)。同時(shí),論文研究了目標(biāo)跟蹤技術(shù)的常用方法,給出了一種較為簡(jiǎn)便、易于實(shí)現(xiàn)的基于特征點(diǎn)匹配的目標(biāo)跟蹤方法,通過(guò)對(duì)匹配模版的自適應(yīng)迭代方式實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。證明了局部不變特征算法在應(yīng)用方面具有一定的意義。最后,論文總結(jié)了主要工作,并指出論文尚有許多改進(jìn)空間:首先,在針對(duì)特征點(diǎn)波動(dòng)性的研究方面應(yīng)引入旋轉(zhuǎn)矢量等更復(fù)雜的因素。其次,針對(duì)BIRSK-SURF算法,繼續(xù)提高其速度及抗干擾性。最后,繼續(xù)提高目標(biāo)跟蹤算法的穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：局部不變特征 SIFT 特征點(diǎn)波動(dòng)性 評(píng)價(jià)方法
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院(光電技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 1 緒論11-18
• 1.1 引言11
• 1.2 研究背景11-12
• 1.3 研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀16
• 1.4 研究意義16
• 1.5 文章組織結(jié)構(gòu)16-18
• 2 SIFT特征提取算法研究18-37
• 2.1 引言18
• 2.2 SIFT算法18-30
• 2.2.1 SIFT特征提取算法18-23
• 2.2.2 SIFT特征描述方法23-27
• 2.2.3 SIFT算法的匹配27
• 2.2.4 SIFT算法的評(píng)價(jià)與分析27-29
• 2.2.5 SIFT算法的拓展29-30
• 2.3 SIFT特征點(diǎn)抗干擾特性的研究30-36
• 2.3.1 局部不變特征點(diǎn)的波動(dòng)性30-31
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)步驟31-34
• 2.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果34-35
• 2.3.4 結(jié)論35-36
• 2.4 本章小結(jié)36-37
• 3 BRISK-SURF特征提取算法37-46
• 3.1 引言37
• 3.2BRISK-SURF算法流程37-41
• 3.2.1 特征提取步驟37-40
• 3.2.2 描述子生成40-41
• 3.2.3 特征匹配41
• 3.3 基于傳統(tǒng)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果41-44
• 3.4 基于波動(dòng)性的評(píng)價(jià)指標(biāo)及評(píng)價(jià)結(jié)果44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 4 局部不變特征算法在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用46-54
• 4.1 引言46
• 4.2 圖像配準(zhǔn)技術(shù)46-48
• 4.3 基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)48-50
• 4.4 BRISK-SURF算法在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用50-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 5 局部不變特征算法在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用54-63
• 5.1 引言54
• 5.2 目標(biāo)跟蹤技術(shù)54-56
• 5.3 基于特征點(diǎn)匹配的目標(biāo)跟蹤算法56-62
• 5.3.1 目標(biāo)跟蹤算法流程56-58
• 5.3.2 目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析58-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 6 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 論文主要工作內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果69

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