發(fā)布時(shí)間：2017-03-28 06:07

  本文關(guān)鍵詞：基于局部特征的圖像配準(zhǔn)算法及應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像配準(zhǔn)作為模式識(shí)別和圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)基本課題,在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遙感技術(shù)、圖像融合、圖像超分辨率重構(gòu)和醫(yī)學(xué)圖像處理等很多領(lǐng)域都有著廣泛地應(yīng)用。隨著應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展,對(duì)圖像配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性、高效性和適應(yīng)性都提出了更高的要求。本文以圖像拼接、圖像融合以及圖像解析為主要應(yīng)用背景,圍繞圖像配準(zhǔn)的空間變換模型參數(shù)估計(jì)及圖像特征提取與匹配算法展開(kāi)了深入研究,并提出相應(yīng)的創(chuàng)新性算法。論文主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:(1)研究了基于高斯混合模型的非剛性配準(zhǔn)算法。針對(duì)傳統(tǒng)的非剛性一致性點(diǎn)漂移配準(zhǔn)算法(CPD)的變換模型自由度低的問(wèn)題,提出基于投影變換的一致性點(diǎn)漂移配準(zhǔn)算法(P-CPD),利用引入投影變換參數(shù)函數(shù),構(gòu)造自由度較高的基于投影變換的空間變換模型。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了P-CPD算法在具有靈活配準(zhǔn)模型的同時(shí)提高了算法配準(zhǔn)精度及魯棒性。為了進(jìn)一步提高算法的收斂速度及準(zhǔn)確性,提出基于局部特征的一致性點(diǎn)漂移配準(zhǔn)算法(F-CPD),F-CPD算法是在P-CPD算法基礎(chǔ)上將圖像局部特征信息引入高斯混合模型中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明圖像局部特征信息的引入有助于進(jìn)一步提高變換模型參數(shù)以及點(diǎn)匹配關(guān)系估計(jì)的準(zhǔn)確性。(2)研究了利用特征點(diǎn)匹配關(guān)系估計(jì)空間變換模型參數(shù)的圖像配準(zhǔn)算法。針對(duì)原有移動(dòng)直接線性變換算法(MDLT)抗誤匹配點(diǎn)能力較弱的缺點(diǎn),提出基于投影參數(shù)向量場(chǎng)的移動(dòng)直接線性變換算法(VF-MDLT)。該算法通過(guò)構(gòu)建平滑投影參數(shù)向量場(chǎng)(vector field),抑制誤匹配點(diǎn)對(duì)的干擾,增強(qiáng)算法的魯棒性,并快速計(jì)算圖像各像點(diǎn)的投影變換矩陣參數(shù),實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。由于配準(zhǔn)算法在圖像拼接中基礎(chǔ)性作用,提出VF-MDLT算法結(jié)合形狀保持半投影變換算法(SPHP)的圖像拼接算法。在拼接過(guò)程中利用VF-MDLT配準(zhǔn)算法的準(zhǔn)確性和魯棒性,提高圖像重疊區(qū)域的配準(zhǔn)效果,對(duì)非重疊區(qū)域采用SPHP算法減少外插投影變換引起的圖像拉伸畸變,以獲得更好的拼接效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了VF-MDLT算法比MDLT算法的具有更強(qiáng)抗干擾能力,以及所提出的配準(zhǔn)算法在圖像拼接中的實(shí)用性和有效性。(3)針對(duì)多聚焦圖像的特點(diǎn)以及SIFT特征在多聚焦圖像應(yīng)用中存在的問(wèn)題,提出了多尺度SIFT特征結(jié)合特征點(diǎn)位置信息的特征(SLS-SP)及其匹配方法,SLS-SP特征降低了由于圖像模糊程度不同導(dǎo)致的特征尺度不確定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,針對(duì)多聚焦圖像,SLS-SP特征比傳統(tǒng)SIFT特征在正確匹配點(diǎn)數(shù)量與正確匹配率兩方面都具有明顯優(yōu)勢(shì),能夠?yàn)槎嗑劢箞D像配準(zhǔn)提供可靠數(shù)據(jù)。在多聚焦圖像的配準(zhǔn)過(guò)程中,根據(jù)SLS-SP特征點(diǎn)匹配關(guān)系,采用本文VF-MDLT非剛性配準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)多聚焦圖像序列的配準(zhǔn)。針對(duì)多聚焦圖像融合環(huán)節(jié),提出了基于焦點(diǎn)疊加的多聚焦圖像融合算法。該算法創(chuàng)新性的將融合問(wèn)題轉(zhuǎn)化為標(biāo)簽分配問(wèn)題,利用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)模型解決像點(diǎn)的標(biāo)簽分配問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)證明,該融合算法可以有效提取序列圖像中清晰區(qū)域,區(qū)域銜接處過(guò)渡自然,圖像細(xì)節(jié)保留完整。通過(guò)多聚焦圖像的配準(zhǔn)與融合算法的綜合實(shí)驗(yàn),證明了本文所提算法可以有效處理多聚焦圖像,實(shí)現(xiàn)景深擴(kuò)展,具有相當(dāng)?shù)膶?shí)用價(jià)值。(4)針對(duì)差異場(chǎng)景下相似目標(biāo)的稠密匹配問(wèn)題,提出一種基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)特征的圖像配準(zhǔn)算法。該算法采用無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)方法提取圖像特征,代替了傳統(tǒng)的手工制定的圖像特征。受多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法的啟發(fā),該算法采用多層匹配框架配合多層圖像特征,并根據(jù)各層特征設(shè)計(jì)相應(yīng)的優(yōu)化模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,匹配準(zhǔn)確率與當(dāng)前最新研究進(jìn)展相比有進(jìn)一步的提高,在匹配速度上有大幅提升,實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確率下的快速稠密匹配。另外,對(duì)特征學(xué)習(xí)過(guò)程中各影響因素進(jìn)行了定量分析,考察了各因素對(duì)匹配結(jié)果的影響。將稠密匹配算法獲得的圖像間像點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系應(yīng)用至圖像場(chǎng)景解析算法中,提高了基于稠密匹配的圖像解析算法的解析準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：圖像配準(zhǔn) 圖像特征 非剛性配準(zhǔn) 坐標(biāo)變換 稠密匹配 特征學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第1章 緒論14-32
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 圖像配準(zhǔn)技術(shù)簡(jiǎn)介15-29
• 1.2.1 圖像配準(zhǔn)方法概述15-16
• 1.2.2 圖像配準(zhǔn)方法分類16-17
• 1.2.3 基于區(qū)域的配準(zhǔn)方法17-18
• 1.2.4 基于局部特征的配準(zhǔn)方法18-21
• 1.2.5 空間變換模型21-26
• 1.2.6 圖像變換和插值26-27
• 1.2.7 圖像配準(zhǔn)效果評(píng)價(jià)方法27-28
• 1.2.8 圖像配準(zhǔn)技術(shù)的難點(diǎn)28-29
• 1.3 本文的主要工作29-32
• 1.3.1 論文的主要成果29-30
• 1.3.2 論文的結(jié)構(gòu)安排30-32
• 第2章 基于一致性點(diǎn)漂移的圖像配準(zhǔn)算法32-52
• 2.1 引言32-33
• 2.2 一致性點(diǎn)漂移算法33-37
• 2.3 基于投影變換的一致性點(diǎn)漂移配準(zhǔn)算法37-44
• 2.3.1 基本變量38-39
• 2.3.2 平滑正則項(xiàng)39-40
• 2.3.3 模型參數(shù)求解40-43
• 2.3.4 算法流程43-44
• 2.4 基于局部特征的一致性點(diǎn)漂移配準(zhǔn)算法44-46
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-51
• 2.5.1 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)46-48
• 2.5.2 圖像數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)48-51
• 2.6 本章小結(jié)51-52
• 第3章 基于移動(dòng)直接線性變換的圖像配準(zhǔn)算法52-73
• 3.1 引言52-53
• 3.2 移動(dòng)直接線性變換算法53-56
• 3.2.1 全局變換參數(shù)估計(jì)53-55
• 3.2.2 基于移動(dòng)直接線性變換算法的變換模型參數(shù)估計(jì)55-56
• 3.3 基于改進(jìn)移動(dòng)直接線性變換的圖像配準(zhǔn)算法56-62
• 3.3.1 投影參數(shù)向量場(chǎng)模型56-58
• 3.3.2 投影參數(shù)向量場(chǎng)求解58-62
• 3.4 圖像配準(zhǔn)算法在圖像拼接中的應(yīng)用62-67
• 3.4.1 圖像拼接62-63
• 3.4.2 針對(duì)圖像拼接的空間變換模型參數(shù)估計(jì)63-67
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析67-71
• 3.5.1 圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)67-70
• 3.5.2 圖像拼接實(shí)驗(yàn)70-71
• 3.6 本章小結(jié)71-73
• 第4章 針對(duì)多聚焦圖像的圖像配準(zhǔn)算法73-95
• 4.1 引言73-74
• 4.2 相關(guān)研究74-78
• 4.2.1 多聚焦圖像光學(xué)特性74-75
• 4.2.2 SIFT特征的尺度空間分析75-77
• 4.2.3 多聚焦圖像特征點(diǎn)尺度分析77-78
• 4.3 多聚焦圖像的特征及特征匹配78-82
• 4.3.1 基于局部特征與分布信息的圖像特征提取78-81
• 4.3.2 多聚焦圖像特征匹配81-82
• 4.4 多聚焦圖像配準(zhǔn)82
• 4.5 基于焦點(diǎn)疊加的多聚焦圖像融合算法82-84
• 4.6 手持移動(dòng)設(shè)備算法應(yīng)用84-85
• 4.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析85-93
• 4.7.1 多聚焦圖像特征匹配實(shí)驗(yàn)85-88
• 4.7.2 圖像景深擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)88-90
• 4.7.3 多聚焦圖像配準(zhǔn)與融合實(shí)驗(yàn)90-93
• 4.8 本章小結(jié)93-95
• 第5章 基于無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的圖像配準(zhǔn)算法95-121
• 5.1 引言95-96
• 5.2 無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)方法介紹96-100
• 5.2.1 圖像預(yù)處理97-98
• 5.2.2 常見(jiàn)字典學(xué)習(xí)方法98-99
• 5.2.3 常見(jiàn)特征編碼方法99-100
• 5.3 基于無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的圖像配準(zhǔn)算法100-107
• 5.3.1 多層匹配框架102-103
• 5.3.2 多層特征提取103-105
• 5.3.3 目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化105-107
• 5.4 圖像配準(zhǔn)算法在圖像解析中的應(yīng)用107-109
• 5.5 實(shí)驗(yàn)與分析109-120
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置109
• 5.5.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)109-110
• 5.5.3 Caltech-101數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)110-114
• 5.5.4 Pascal VOC 2012數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)114-116
• 5.5.5 LMO數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)116-118
• 5.5.6 特征學(xué)習(xí)中各影響因素分析118-120
• 5.6 本章小結(jié)120-121
• 第6章 總結(jié)與展望121-125
• 6.1 主要工作和貢獻(xiàn)121-123
• 6.2 未來(lái)的工作與展望123-125
• 參考文獻(xiàn)125-137
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單137-138
• 致謝138

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