發(fā)布時(shí)間：2021-10-09 15:46

　　近年來(lái),數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展迅速,圖像配準(zhǔn)技術(shù)已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理領(lǐng)域中非常重要的步驟。圖像配準(zhǔn)效果的優(yōu)劣直接影響著圖像校正、拼接、融合和變化檢測(cè)等技術(shù)的處理結(jié)果。目前,圖像配準(zhǔn)技術(shù)仍不夠成熟,如何實(shí)現(xiàn)快速、高精度的圖像配準(zhǔn)仍是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。為了更好地完成圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究工作,對(duì)其所涉及的各個(gè)步驟都進(jìn)行了深入的調(diào)研,重點(diǎn)對(duì)基于特征的圖像配準(zhǔn)進(jìn)行了研究。本文主要闡述了圖像配準(zhǔn)技術(shù)的基礎(chǔ)理論和研究現(xiàn)狀,系統(tǒng)地研究并介紹了圖像配準(zhǔn)涉及到的各個(gè)環(huán)節(jié)。同時(shí),重點(diǎn)圍繞如何提高圖像配準(zhǔn)的速度和精度問(wèn)題進(jìn)行研究,并最終實(shí)現(xiàn)了圖像的配準(zhǔn)。本文的主要研究?jī)?nèi)容與貢獻(xiàn)如下:（1）提出了一種基于改進(jìn)SIFT的圖像配準(zhǔn)方法由于遙感圖像在灰度映射上存在顯著的差異,可能很難找到足夠的正確對(duì)應(yīng)點(diǎn),同時(shí)遙感圖像的像素點(diǎn)數(shù)普遍較多,采用經(jīng)典SIFT方法進(jìn)行配準(zhǔn)時(shí)計(jì)算量較大難以達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求。對(duì)此,本文對(duì)SIFT的特征提取部分進(jìn)行改進(jìn),采用了新的梯度計(jì)算方式并提出了一種新的特征描述方法來(lái)克服灰度映射的差異,同時(shí)為減少圖像配準(zhǔn)的計(jì)算量提高配準(zhǔn)速度,從高斯差分金字塔第二組開(kāi)始進(jìn)行特征檢測(cè),然后利用歐氏距離比值匹配法進(jìn)行... 

【文章來(lái)源】：重慶三峽學(xué)院重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

幾種基本圖像變換示意圖

剛體變換、相似變換、仿射變換以及投影變換均是在齊次坐標(biāo)下使用,且這些變換都是線性的,是對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行處理的全局變換。因此這幾種變換都可以按照投影變換的方式將變換模型寫(xiě)成一個(gè)3×3的變換矩陣H,若無(wú)說(shuō)明,本文采用的圖像空間變換均是全局變換。相比之下,非線性變換的計(jì)算就較為復(fù)雜,無(wú)法進(jìn)行線性表示。變換后的圖像示意圖如圖2.2所示。2.1.3 圖像配準(zhǔn)的基本步驟

基于特征的圖像配準(zhǔn)大致可以分為特征提取、特征匹配、估計(jì)幾何變換模型參數(shù)以及圖像變換與插值四個(gè)步驟[1,29],其示意圖如圖2.3所示。下面將逐一對(duì)每個(gè)步驟進(jìn)行簡(jiǎn)單地介紹。（1）特征提取

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于形態(tài)學(xué)和小波變換的圖像邊緣檢測(cè)方法[J]. 宋滸,張利,許夢(mèng)晗,胡心穎.  西南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020(04)
[2]深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)上的研究進(jìn)展與挑戰(zhàn)[J]. 鄒茂揚(yáng),楊昊,潘光暉,鐘勇.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2019(04)
[3]基于模板匹配約束下的光學(xué)與SAR圖像配準(zhǔn)[J]. 楊勇,胡思茹.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2019(10)
[4]圖像拼接技術(shù)綜述[J]. 裴紅星,劉金達(dá),葛佳隆,張斌.  鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2019(04)
[5]一種基于對(duì)稱(chēng)性邊緣的多光譜圖像配準(zhǔn)方法[J]. 李良驥,劉曉華,黃小仙.  半導(dǎo)體光電. 2019(03)
[6]一種面向圖像拼接的改進(jìn)PCA-SIFT算法[J]. 楊炳坤,程樹(shù)英,鄭茜穎.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2018(12)
[7]SIFT與SURF特征提取算法在圖像匹配中的應(yīng)用對(duì)比研究[J]. 陳敏,湯曉安.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(07)
[8]改進(jìn)RANSAC-SIFT算法在圖像匹配中的研究[J]. 趙明富,陳海軍,宋濤,鄧思興,黃錚,陳兵,魯姣.  激光雜志. 2018(01)
[9]像對(duì)匹配的模板選擇與匹配[J]. 賈迪,楊寧華,孫勁光.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(11)
[10]用于遙感圖像拼接的改進(jìn)SURF算法[J]. 董強(qiáng),劉晶紅,周前飛.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2017(05)

博士論文
[1]機(jī)載圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 董強(qiáng).中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2018
[2]基于特征點(diǎn)的SAR圖像配準(zhǔn)算法研究[D]. 樊建偉.西安電子科技大學(xué) 2017
[3]SAR圖像特征提取與檢測(cè)、配準(zhǔn)算法研究[D]. 曾麗娜.西北工業(yè)大學(xué) 2017
[4]無(wú)人機(jī)遙感圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 賈銀江.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[5]圖像特征提取方法及其應(yīng)用研究[D]. 劉淑琴.西北大學(xué) 2016
[6]基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究[D]. 丁南南.中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所） 2012
[7]基于特征的多源遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究[D]. 呂金建.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于局部點(diǎn)特征提取的圖像配準(zhǔn)方法研究[D]. 李冰.太原理工大學(xué) 2019
[2]無(wú)人機(jī)視頻影像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳武.南昌航空大學(xué) 2019
[3]雙目視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)與拼接及其應(yīng)用[D]. 徐鵬.重慶郵電大學(xué) 2019
[4]基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)與拼接技術(shù)研究[D]. 龔妙嵐.北京郵電大學(xué) 2018
[5]基于點(diǎn)特征的遙感圖像配準(zhǔn)方法研究[D]. 聞澤聯(lián).西安電子科技大學(xué) 2017
[6]基于改進(jìn)SIFT的圖像配準(zhǔn)方法研究[D]. 張海鵬.南昌航空大學(xué) 2017
[7]基于特征的遙感圖像自動(dòng)配準(zhǔn)與變化檢測(cè)研究[D]. 李思湉.西安電子科技大學(xué) 2017
[8]基于邊緣點(diǎn)特征的高分辨率遙感圖像配準(zhǔn)方法研究[D]. 何夢(mèng)夢(mèng).中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所) 2017
[9]SIFT特征匹配技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 陳晗婧.南京理工大學(xué) 2017
[10]圖像配準(zhǔn)中基于特征提取和匹配的方法研究[D]. 陳磊.吉林大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3426659