針對(duì)航拍圖像高維度、高分辨率、尺寸大等特點(diǎn),本文提出了一種基于HSI顏色空間的哈希學(xué)習(xí)圖像匹配算法HSI-H（HSI-Hashing）,實(shí)現(xiàn)對(duì)高分辨率航拍圖像的快速匹配。該方法首先從人眼視覺角度出發(fā),將原圖像轉(zhuǎn)換至HSI分量圖像后進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)并形成多特征描述子;然后,以類間與類內(nèi)散列度信息構(gòu)建哈希目標(biāo)函數(shù),完成哈希函數(shù)訓(xùn)練;最后利用哈希函數(shù)將高維特征描述向量變換為二進(jìn)制哈希編碼,在漢明空間中完成快速匹配。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括:（1）針對(duì)SURF、SIFT等傳統(tǒng)算法在進(jìn)行特征檢測(cè)時(shí)多基于灰度信息,圖像顏色或邊緣信息容易被忽略從而造成漏匹配。因此,本文提出將原RGB圖像變換為HSI圖像,使色調(diào)、飽和度及亮度信息能夠充分利完成特征選取與描述,為有效利用航拍圖像豐富的邊緣信息,邊緣非極大值抑制M-NMS方法被提出,大大提高了特征點(diǎn)選取的準(zhǔn)確性。（2）為提高特征表達(dá)能力,一種基于HSI顏色空間的局部多特征描述子被提出。在H分量上提取平均方向特征,S分量上提取梯度特征,I分量上提取平均強(qiáng)度特征,形成高魯棒性的特征描述向量。通過Precision-Recall曲線和匹配分?jǐn)?shù)實(shí)驗(yàn)對(duì)描述子性能進(jìn)行驗(yàn)... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像匹配在圖像技術(shù)中的位置

圖像匹配過程中如何選擇和描述特征點(diǎn)也是決定匹配效果的此，針對(duì)數(shù)據(jù)量不斷增大、特征維度不斷變高和內(nèi)容復(fù)雜度不斷提升保證或提高圖像匹配算法的精度、抗干擾性和速度顯得尤為重要。像匹配的歷史和現(xiàn)狀征描述子發(fā)展歷程匹配的核心在于同一目標(biāo)即使處于不同分辨率、不同時(shí)間、不同角度助局部共性識(shí)別物體。學(xué)者利用特征描述子來刻畫局部共性，將圖像集合。理想的局部特征描述子在針對(duì)平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、光照及仿射好的魯棒性，其在特征匹配中通常被表示為 N 維向量。為保證航拍圖率，其特征點(diǎn)描述子的可區(qū)分性和魯棒性尤為重要，當(dāng)前特征點(diǎn)描述分為浮點(diǎn)型和二值型，如圖 1-2 所示。

等處理中更為明顯。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中算此外，在圖像獲取過程中拍攝角度，鍵因素尤其針對(duì)航拍圖像。因此，針以分為基于灰度、特征及關(guān)系的三類配算法算法多采用圖像的灰度信息建立圖像性度量值最大或最小。這類方法抗噪棒性。但是算法難以達(dá)到實(shí)時(shí)性標(biāo)準(zhǔn)�；诨叶认嚓P(guān)的圖像配算法主要包對(duì)差）[32]算法的核心思想是通過對(duì)模得二者相關(guān)性，其搜索如如 2-1 所示

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3097392