基于圖像檢索、匹配的地點(diǎn)識別是用于智能系統(tǒng)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),涉及到圖像特征提取、特征匹配及大規(guī)模索引等問題,該技術(shù)在無人系統(tǒng)的智能導(dǎo)航、視覺定位等方面有極其重要的應(yīng)用價值,是計(jì)算機(jī)視覺與人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。論文針對基于建筑物圖像的地點(diǎn)識別問題,從特征提取、特征匹配、圖像索引三個方面,圍繞圖像局部特征的理論與算法展開研究。主要工作包括:針對傳統(tǒng)手工特征在圖像模糊、視角或光照變化劇烈時特征點(diǎn)不變性減弱的問題,論文分析幾種常用的局部特征提取方法,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,提出利用特征選擇層提取顯著性的局部特征點(diǎn)及其描述子,使用帶標(biāo)注的建筑物數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型。該方法用圖像分類模型解決圖像特征點(diǎn)提取問題,通過在公開數(shù)據(jù)集上的定量分析以及實(shí)際應(yīng)用場景的對比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證該特征提取方法在光照、視角等變化的情況下,具有很強(qiáng)的魯棒性和可區(qū)分性。針對常用的特征匹配算法只考慮特征描述子的相似度而造成大量的誤匹配現(xiàn)象,論文提出將局部區(qū)域一致性的概念引入到特征點(diǎn)匹配中,實(shí)現(xiàn)更為穩(wěn)定的匹配算法。與傳統(tǒng)匹配算法相比,加入圖像的空間一致性信息,篩選符合局部區(qū)域一致性的匹配結(jié)果。通過大量對比實(shí)驗(yàn),該方法在匹配準(zhǔn)確率和運(yùn)算速度... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

特征點(diǎn)的發(fā)展

圖像檢索的發(fā)展

目標(biāo)識別與定位


本文編號：3395237