隨著社會(huì)快速發(fā)展,汽車數(shù)量快速增加,智能交通系統(tǒng)在道路交通管理上發(fā)揮了越來越重要的作用,受到越來越多的關(guān)注。車輛特征抽取與識(shí)別是智能交通的重要組成部分。本文在研究了經(jīng)典的圖像特征抽取和匹配算法后,提出了改進(jìn)算法,并將其應(yīng)用到車輛檢測(cè)和跟蹤算法中。本文的主要工作是:(1)SURF是一種魯棒且快速的算法,可以應(yīng)用于多種場(chǎng)合,但是它不能檢測(cè)特征的空間對(duì)稱性,也沒有考慮全局信息。本文提出將對(duì)稱SURF和全局信息結(jié)合起來,既通過鏡像變換增強(qiáng)了SURF檢測(cè)特征的空間對(duì)稱性的能力,又可以在圖像有多個(gè)相似區(qū)域的情況下減少錯(cuò)誤匹配。實(shí)驗(yàn)表明該算法提高了特征匹配的準(zhǔn)確率。(2)現(xiàn)在常用的特征匹配算法忽視了圖像中的幾何信息,而BP-SIFT算法雖然采用幾何信息進(jìn)行特征匹配,但是特征點(diǎn)之間并不總是滿足距離相等的約束條件,根據(jù)特征空間距離來選擇鄰近節(jié)點(diǎn)只能代表圖像部分區(qū)域的幾何信息,而且算法的時(shí)間開銷太大。本文提出以特征點(diǎn)空間距離和所有鄰近節(jié)點(diǎn)空間距離的均值比值作為約束條件,并且根據(jù)BOW(Bag-of-Words)模型確定鄰近節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明采用新的約束條件和鄰近節(jié)點(diǎn)的選擇方法不僅可以增加特征匹配的準(zhǔn)確率,而且減少了算法的時(shí)間復(fù)雜度。(3)將本文提出的改進(jìn)對(duì)稱SURF算法和特征匹配改進(jìn)算法應(yīng)用到車輛檢測(cè)和跟蹤中。車輛檢測(cè)算法通過改進(jìn)對(duì)稱SURF特征搜索圖像中高對(duì)稱性的區(qū)域來定位車輛。車輛跟蹤算法使用本文提出的特征匹配算法搜索兩幅圖像間匹配的特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。實(shí)驗(yàn)表明兩種算法有效提高了車輛檢測(cè)和跟蹤的準(zhǔn)確性。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP391.41
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像特征研究簡(jiǎn)介
        1.2.2 車輛檢測(cè)研究簡(jiǎn)介
        1.2.3 車輛跟蹤研究簡(jiǎn)介
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排
第二章 圖像特征概述
    2.1Harris角點(diǎn)及其改進(jìn)算法
        2.1.1Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法
        2.1.2 尺度不變的Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法
        2.1.3 仿射不變的Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法
    2.2 SIFT特征
        2.2.1SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)算法
        2.2.2SIFT特征點(diǎn)描述算法
    2.3 SURF特征
        2.3.1 積分圖
        2.3.2SURF特征點(diǎn)檢測(cè)算法
        2.3.3 SURF特征點(diǎn)描述算法
    2.4 圖像特征匹配
        2.4.1 距離度量算法
        2.4.2 最近鄰法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 結(jié)合全局信息的對(duì)稱SURF算法
    3.1 對(duì)稱SURF特征
    3.2 對(duì)稱SURF的全局信息
    3.3 改進(jìn)對(duì)稱SURF特征的匹配
        3.3.1 對(duì)稱SURF向量的度量
        3.3.2 全局信息向量的度量
        3.3.3 改進(jìn)對(duì)稱SURF向量的度量
    3.4 實(shí)驗(yàn)與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于幾何信息的特征匹配改進(jìn)算法
    4.1 BP-SIFT算法
        4.1.1 置信傳播算法
        4.1.2 基于置信傳播算法的特征匹配算法
            4.1.2.1 算法原理
            4.1.2.2 算法流程
    4.2 基于約束條件和鄰近節(jié)點(diǎn)選擇的改進(jìn)特征匹配算法
        4.2.1 基于空間距離比值的約束條件
        4.2.2 基于Bag-of-Words模型的鄰近節(jié)點(diǎn)選擇算法
        4.2.3 算法描述
    4.3 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于圖像特征的車輛檢測(cè)和跟蹤
    5.1 車輛檢測(cè)與跟蹤流程
    5.2 基于圖像特征的車輛檢測(cè)算法
        5.2.1 基于GS-SURF的車輛檢測(cè)算法
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)與分析
    5.3 基于圖像特征的車輛跟蹤算法
        5.3.1 基于BP-ASURF的車輛跟蹤算法
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文

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本文編號(hào)：2889743