圖像的特征檢測(cè)、描述和匹配作為圖像處理的基礎(chǔ)對(duì)于許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展至關(guān)重要。傳統(tǒng)二維圖像只能聚焦在場(chǎng)景中的某個(gè)固定深度,場(chǎng)景中其他深度的目標(biāo)模糊不清。因此,傳統(tǒng)二維圖像的特征檢測(cè)和匹配不能準(zhǔn)確全面地檢測(cè)到場(chǎng)景中各個(gè)深度的目標(biāo)的特征。四維光場(chǎng)圖像同時(shí)保存了場(chǎng)景中二維位置信息和二維角度信息,可以通過(guò)數(shù)字重聚焦操作得到聚焦在不同深度處的場(chǎng)景圖像。因此,本文主要研究四維光場(chǎng)圖像的特征檢測(cè)和匹配方法。圖像的局部不變性特征是指圖像中提取的特征在發(fā)生尺度、旋轉(zhuǎn)、光照等變化時(shí)仍然可以被準(zhǔn)確地檢測(cè)到,進(jìn)而對(duì)當(dāng)前點(diǎn)及其周圍點(diǎn)的關(guān)系進(jìn)行特征描述等等�；诰植坎蛔冃苑治鰴z測(cè)得到的特征更加穩(wěn)定和獨(dú)立。因此,本文提出了一種基于局部不變性特征分析的四維光場(chǎng)圖像特征檢測(cè)和描述方法。本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處有:（1）四維光場(chǎng)圖像可以通過(guò)數(shù)字重聚焦操作得到聚焦在不同深度處的圖像,但是四維光場(chǎng)圖像有大量的冗余數(shù)據(jù)特性。本文將四維光場(chǎng)圖像降維成三維聚焦堆棧圖像。該過(guò)程不僅有效地得到了聚焦在不同深度處的場(chǎng)景圖像,還極大地減少了冗余數(shù)據(jù),簡(jiǎn)化了計(jì)算。（2）考慮到局部不變性特征分析中的尺度不變性,本文提出在三維聚焦... 

【文章來(lái)源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像特征檢測(cè)、描述和匹配示意圖

緒論3提示。通過(guò)合成與觀看者自然適應(yīng)范圍內(nèi)的虛擬對(duì)象相對(duì)應(yīng)的光場(chǎng)，可以通過(guò)離焦元素來(lái)描繪清晰的圖像。2015年，Microsoft公司[16]開(kāi)發(fā)了名為HoloLens的新增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）系統(tǒng)，以及用于支持該空間中與其他用戶的協(xié)作的交互模型。2016年，Seungjae等人[17]提出一種透明的附加光場(chǎng)顯示器，將全息光學(xué)元件（HOE）用作透明添加劑層。作為一種新型的壓縮光場(chǎng)顯示器。2019年，南京大學(xué)研究組[18]介紹了一個(gè)由氮化鎵（GaN）納米天線組成的金屬陣列用來(lái)捕獲光場(chǎng)信息，并介紹了一個(gè)沒(méi)有色差的全彩色光場(chǎng)相機(jī)。圖1-2單相機(jī)掃描式光場(chǎng)相機(jī)和光場(chǎng)陣列相機(jī)Fig.1-2Singlecamerascanninglightfieldcameraandlightfieldarraycamera圖1-3Lytro公司研制的光場(chǎng)相機(jī)LytroI和IllumIIFig.1-3LytroIandIllumIIlightfieldcameras光場(chǎng)成像技術(shù)成為攝影計(jì)算成像領(lǐng)域的新的突破點(diǎn)，克服了許多傳統(tǒng)成像的瓶頸，因此光場(chǎng)成像技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用也日漸廣泛，其中包含光學(xué)成像、醫(yī)學(xué)顯微、三維重建和目標(biāo)跟蹤等等。2014年，麻省理工大學(xué)的Robert等研究人員[19]在nature雜志上發(fā)表了采用光場(chǎng)成像技術(shù)結(jié)合3D去卷積理論觀測(cè)生物神經(jīng)活動(dòng)的文章。為了權(quán)衡光場(chǎng)相機(jī)的角度分辨率和空間分辨率，光場(chǎng)相機(jī)通常在角度或空間域中采用稀疏采樣。Khademi等人[20]提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)減輕這種折中，從稀疏的輸入視圖集中合成高分辨率的新視圖。2016年，Wang等人[21]引入了一個(gè)新的材料光場(chǎng)數(shù)據(jù)集，并利用了深度學(xué)習(xí)來(lái)對(duì)4D光場(chǎng)進(jìn)行材料識(shí)別。同年，Wu等研究人員[22]利用光場(chǎng)數(shù)據(jù)中對(duì)極平面圖像

緒論3提示。通過(guò)合成與觀看者自然適應(yīng)范圍內(nèi)的虛擬對(duì)象相對(duì)應(yīng)的光場(chǎng)，可以通過(guò)離焦元素來(lái)描繪清晰的圖像。2015年，Microsoft公司[16]開(kāi)發(fā)了名為HoloLens的新增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）系統(tǒng)，以及用于支持該空間中與其他用戶的協(xié)作的交互模型。2016年，Seungjae等人[17]提出一種透明的附加光場(chǎng)顯示器，將全息光學(xué)元件（HOE）用作透明添加劑層。作為一種新型的壓縮光場(chǎng)顯示器。2019年，南京大學(xué)研究組[18]介紹了一個(gè)由氮化鎵（GaN）納米天線組成的金屬陣列用來(lái)捕獲光場(chǎng)信息，并介紹了一個(gè)沒(méi)有色差的全彩色光場(chǎng)相機(jī)。圖1-2單相機(jī)掃描式光場(chǎng)相機(jī)和光場(chǎng)陣列相機(jī)Fig.1-2Singlecamerascanninglightfieldcameraandlightfieldarraycamera圖1-3Lytro公司研制的光場(chǎng)相機(jī)LytroI和IllumIIFig.1-3LytroIandIllumIIlightfieldcameras光場(chǎng)成像技術(shù)成為攝影計(jì)算成像領(lǐng)域的新的突破點(diǎn)，克服了許多傳統(tǒng)成像的瓶頸，因此光場(chǎng)成像技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用也日漸廣泛，其中包含光學(xué)成像、醫(yī)學(xué)顯微、三維重建和目標(biāo)跟蹤等等。2014年，麻省理工大學(xué)的Robert等研究人員[19]在nature雜志上發(fā)表了采用光場(chǎng)成像技術(shù)結(jié)合3D去卷積理論觀測(cè)生物神經(jīng)活動(dòng)的文章。為了權(quán)衡光場(chǎng)相機(jī)的角度分辨率和空間分辨率，光場(chǎng)相機(jī)通常在角度或空間域中采用稀疏采樣。Khademi等人[20]提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)減輕這種折中，從稀疏的輸入視圖集中合成高分辨率的新視圖。2016年，Wang等人[21]引入了一個(gè)新的材料光場(chǎng)數(shù)據(jù)集，并利用了深度學(xué)習(xí)來(lái)對(duì)4D光場(chǎng)進(jìn)行材料識(shí)別。同年，Wu等研究人員[22]利用光場(chǎng)數(shù)據(jù)中對(duì)極平面圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]光場(chǎng)成像技術(shù)進(jìn)展[J]. 聶云峰,相里斌,周志良.  中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào). 2011(05)
[2]采用簡(jiǎn)化SIFT算法實(shí)現(xiàn)快速圖像匹配[J]. 劉立,彭復(fù)員,趙坤,萬(wàn)亞平.  紅外與激光工程. 2008(01)



本文編號(hào)：3400321