雙目視覺過程的核心問題就是立體匹配,其匹配結(jié)果的準(zhǔn)確度在很大程度上決定著三維重建的結(jié)果,若處理好此問題,則對(duì)于雙目視覺的研究應(yīng)用有著較大影響。于是雙目立體視覺技術(shù)的匹配關(guān)系成為了立體視覺中的一個(gè)關(guān)鍵課題,在機(jī)器人的自主導(dǎo)航、航天及遙控勘測(cè)、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域得到了普遍使用。但是到目前為止如何保證匹配精度的前提下提升算法的運(yùn)行速度也是充滿挑戰(zhàn)的熱點(diǎn)問題。本文具體內(nèi)容如下:首先,敘述了圖像匹配的定義、重要框架以及圖像間的變換關(guān)系,在此基礎(chǔ)上研究了相位匹配、灰度匹配、特征匹配算法。對(duì)這三種算法分析對(duì)比后,可得出特征匹配算法更符合應(yīng)用于復(fù)雜客觀場(chǎng)景的情況。此方法對(duì)比其他兩類方法匹配的效果更加具有結(jié)構(gòu)意義,計(jì)算時(shí)間更短,尤其當(dāng)存在噪音干擾時(shí)匹配結(jié)果依舊很好。于是本文選擇相對(duì)效果更好的特征匹配算法作了詳細(xì)研究。其次,對(duì)FAST算法、Harris算法、SIFT算法的基本原理以及實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比分析。其中SIFT算法穩(wěn)定性、魯棒性最佳,于是又對(duì)SIFT算法的特征描述符的生成以及特征點(diǎn)匹配做了詳細(xì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn),得出SIFT算法是一種能夠適應(yīng)不同光照、不同位置等情況進(jìn)行有效匹配目標(biāo)的算法。但是SIFT算法計(jì)算量大... 

【文章來源】：東北石油大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

像素點(diǎn)判定原理圖

東北石油大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文化 下的高斯核函數(shù) G x , y , 和 I ( x , y )的卷積計(jì)算得出[58]。高斯金字階，每階各自具有 5 組圖片，其中每組的第一個(gè)圖片是由上一組的最后采樣計(jì)算的比例因子而得出的[59]。) 創(chuàng)建 DOG 金字塔G 本質(zhì)即為兩個(gè)相鄰尺度空間函數(shù)之差，用 D x, y,來表達(dá)，叫做差其公式如下：D ( x,y, ) (G(x,y,k ) G(x,y, ))*I(x,y) L(x,y,k ) L(x,y, ) DOG 金字塔能夠通過高斯金字塔所獲得，就是通過塔內(nèi)的同一組圖像像進(jìn)行相減獲得。

圖 3.2 生成高斯差分金字塔金字塔內(nèi)計(jì)算 DOG 金字塔的8個(gè)鄰近點(diǎn)和上下尺度圖片的必須與同一及近鄰的尺度空間點(diǎn)時(shí)，判定該點(diǎn)是極值點(diǎn)，然后保證了更多的采樣點(diǎn)通過之前

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于OpenCV的三維重建系統(tǒng)研究[J]. 趙麗麗.  化工自動(dòng)化及儀表. 2018(05)
[2]雙目視覺立體匹配技術(shù)研究現(xiàn)狀和展望[J]. 林森,殷新勇,唐延?xùn)|.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2017(30)
[3]基于多特征融合的多尺度立體匹配算法[J]. 靳太明,曾婧,張翔.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(S2)
[4]一種SIFT像素點(diǎn)篩選預(yù)處理降維雙向匹配方法[J]. 胡晨,江澤濤.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2016(09)
[5]一種基于置信傳播的全局立體匹配算法[J]. 王昭娜,趙西安,燕青浩,胡海燕.  北京建筑大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(04)
[6]一種基于亞像素角點(diǎn)的SIFT立體匹配算法研究[J]. 洪磊,嵇保健,洪峰.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2016(01)
[7]立體匹配算法的研究[J]. 李金鳳.  黑龍江科技信息. 2015(27)
[8]基于Harris算法的圖像處理軟件的設(shè)計(jì)[J]. 潘玲佼,洪悅,馮越.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2014(26)
[9]立體匹配算法的分類對(duì)比研究[J]. 寧曉斐,胡波,趙磊,徳文智.  硅谷. 2013(18)
[10]基于改進(jìn)互信息的紅外目標(biāo)匹配跟蹤算法[J]. 楊悅,劉興淼,郭啟旺,薛福來,劉鈞.  紅外技術(shù). 2013(06)

博士論文
[1]基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)及其在穩(wěn)像中的應(yīng)用[D]. 易盟.西安電子科技大學(xué) 2013
[2]計(jì)算機(jī)視覺中雙目匹配相關(guān)技術(shù)研究[D]. 夏永泉.南京理工大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于改進(jìn)的SIFT圖像匹配算法研究[D]. 翟雨微.吉林大學(xué) 2017
[2]基于局部不變特征的圖像匹配算法研究[D]. 劉欣.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[3]改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的圖像匹配[D]. 朱進(jìn)進(jìn).河南師范大學(xué) 2017
[4]大空間火災(zāi)圖像立體匹配算法的研究與應(yīng)用[D]. 常璐.西安建筑科技大學(xué) 2016
[5]基于SIFT特征的圖像拼接技術(shù)的研究[D]. 佘果.廣西師范大學(xué) 2016
[6]基于雙目立體視覺的三維重建系統(tǒng)研究[D]. 劉國(guó)銳.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2016
[7]立體匹配技術(shù)在機(jī)器人視覺中的應(yīng)用研究[D]. 林園勝.安徽工程大學(xué) 2015
[8]基于局部圖像內(nèi)容的特征匹配算法研究與改進(jìn)[D]. 禹鐵夫.沈陽工業(yè)大學(xué) 2015
[9]基于雙目視覺的圖像匹配技術(shù)研究[D]. 張穎.上海師范大學(xué) 2014
[10]基于雙目視覺的立體匹配算法研究與應(yīng)用[D]. 顧騁.南京理工大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3095777