點(diǎn)集匹配確定點(diǎn)集之間的匹配對(duì)應(yīng)關(guān)系,它是點(diǎn)集配準(zhǔn)和圖像配準(zhǔn)的基礎(chǔ)。點(diǎn)集匹配中特征提取、特征描述及特征匹配是其關(guān)鍵步驟。實(shí)際應(yīng)用中,由于圖像質(zhì)量的變化與特征提取方法不精準(zhǔn)等問題,造成點(diǎn)集中存在形變和異常值,以致使得匹配性能受到影響,研究點(diǎn)集匹配的穩(wěn)健方法勢(shì)在必行。在計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別領(lǐng)域中,研究基于概率統(tǒng)計(jì)和圖論的各類穩(wěn)健、快速的點(diǎn)集匹配方法,受到學(xué)者的關(guān)注。其中,基于混合分布模型(簡(jiǎn)稱為混合模型)的點(diǎn)集匹配方法是研究熱點(diǎn)之一,其本質(zhì)是巧妙地將點(diǎn)集匹配中的特征匹配轉(zhuǎn)換為混合模型對(duì)應(yīng)的概率密度估計(jì)問題,但是當(dāng)點(diǎn)集中存在較大形變或大量異常值時(shí),這類方法容易產(chǎn)生誤匹配,本文正是以此為切入點(diǎn),研究點(diǎn)集穩(wěn)健匹配的統(tǒng)計(jì)方法。主要研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)是:(1)針對(duì)特征提取易受到圖像中噪聲以及形變影響的問題,以顯著圖像圓盤(Salient Image Disk,SID)特征提取方法為基礎(chǔ),給出了圖像配準(zhǔn)的顯著特征提取和局部結(jié)構(gòu)描述兩種方法:其一,利用非下采樣輪廓波變換生成多幅圖像,進(jìn)行特征重復(fù)性檢測(cè),提取穩(wěn)定的仿射不變性特征;其二,給出基于局部自相似特征描述子的局部結(jié)構(gòu)描述方法,將上述兩種方法應(yīng)用于合成孔...

【文章頁數(shù)】：116 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
本文中的記號(hào)和名詞
第一章 緒論
    1.1 點(diǎn)集匹配的研究背景
    1.2 點(diǎn)集匹配與圖像配準(zhǔn)
        1.2.1 點(diǎn)集匹配
        1.2.2 點(diǎn)集匹配的基本步驟
        1.2.3 點(diǎn)集匹配與圖像配準(zhǔn)
        1.2.4 SAR圖像統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
    1.3 點(diǎn)集匹配的研究現(xiàn)狀
    1.4 基于有限混合模型的點(diǎn)集匹配方法與點(diǎn)集穩(wěn)健匹配
        1.4.1 有限混合模型
        1.4.2 基于有限混合模型的點(diǎn)集匹配方法
        1.4.3 點(diǎn)集穩(wěn)健匹配
    1.5 本文的基礎(chǔ)知識(shí)
        1.5.1 概率圖相關(guān)的定義與基本概念
        1.5.2 貝葉斯統(tǒng)計(jì)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
        1.5.3 顯著圖像圓盤特征
        1.5.4 一致性點(diǎn)漂移方法
        1.5.5 變分貝葉斯的點(diǎn)集匹配方法
    1.6 本文問題的提出和研究?jī)?nèi)容的安排
        1.6.1 本文問題的提出
        1.6.2 本文的研究?jī)?nèi)容和安排
第二章 圖像配準(zhǔn)的顯著特征提取和局部結(jié)構(gòu)描述
    2.1 圖像配準(zhǔn)的顯著特征提取方法
        2.1.1 顯著特征提取方法
        2.1.2 基于顯著特征提取的圖像配準(zhǔn)
    2.2 圖像配準(zhǔn)的局部結(jié)構(gòu)描述方法
        2.2.1 局部結(jié)構(gòu)描述方法
        2.2.2 基于局部結(jié)構(gòu)描述的圖像配準(zhǔn)
    2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
        2.3.1 基于顯著特征提取的圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)
        2.3.2 基于局部結(jié)構(gòu)描述的圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 點(diǎn)集穩(wěn)健匹配的自適應(yīng)混合模型
    3.1 高斯場(chǎng)準(zhǔn)則
    3.2 自適應(yīng)混合模型
        3.2.1 模型的建立
        3.2.2 權(quán)系數(shù)的迭代公式
    3.3 基于自適應(yīng)混合模型的點(diǎn)集穩(wěn)健匹配計(jì)算方法
        3.3.1 仿射變換點(diǎn)集匹配算法
        3.3.2 非剛性變換點(diǎn)集匹配算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 點(diǎn)集穩(wěn)健匹配的混合t分布模型
    4.1 混合t分布模型
    4.2 貝葉斯建模與概率圖模型
        4.2.1 貝葉斯建模
        4.2.2 點(diǎn)集匹配的概率圖模型
    4.3 混合t分布模型的變量估計(jì)
        4.3.1 變量估計(jì)的遞推方法
        4.3.2 變量后驗(yàn)分布的估計(jì)方法
    4.4 基于混合t分布模型的點(diǎn)集穩(wěn)健匹配計(jì)算方法
        4.4.1 基于混合t分布模型的點(diǎn)集匹配算法
        4.4.2 基于混合t分布模型的點(diǎn)集匹配算法的計(jì)算復(fù)雜度分析
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.5.1 算法的有效性檢驗(yàn)
        4.5.2 仿射變換點(diǎn)集匹配實(shí)驗(yàn)
        4.5.3 非剛性變換點(diǎn)集匹配實(shí)驗(yàn)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 點(diǎn)集穩(wěn)健匹配的幾何結(jié)構(gòu)保持模型
    5.1 流形正則化
    5.2 幾何結(jié)構(gòu)保持模型
        5.2.1 模型的建立
        5.2.2 點(diǎn)集匹配的概率圖模型
    5.3 幾何結(jié)構(gòu)保持模型的變量估計(jì)
        5.3.1 變量估計(jì)的遞推方法
        5.3.2 變量后驗(yàn)分布的估計(jì)方法
    5.4 基于幾何結(jié)構(gòu)保持模型的點(diǎn)集穩(wěn)健匹配計(jì)算方法
        5.4.1 點(diǎn)集鄰域結(jié)構(gòu)的確定
        5.4.2 基于幾何結(jié)構(gòu)保持模型的點(diǎn)集匹配算法
        5.4.3 基于幾何結(jié)構(gòu)保持模型的點(diǎn)集匹配算法的計(jì)算復(fù)雜度分析
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況



本文編號(hào)：3786203