基于圖像局部特征點配準方法研究.pdf

1、學(xué)校代碼：10406分類號：TP391學(xué)號：130081001006南昌航空大學(xué)南昌航空大學(xué)碩士學(xué)位論文（學(xué)位研究生）基于圖像局部特征點配準方法研究基于圖像局部特征點配準方法研究碩士研究生：胡晨導(dǎo)師：江澤濤教授申請學(xué)位級別：碩士學(xué)科、專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)所在單位：信息工程學(xué)院答辯日期：2016年6月授予學(xué)位單位：南昌航空大學(xué)I摘要摘要圖像拼接與融合是圖像處理、模式識別、計算機視覺研究的熱點之一。國內(nèi)外專家學(xué)者對序列圖像三維重建已進行了廣

2、泛的研究，但大都集中在二維平面上。當(dāng)序列圖像中目標(biāo)的形狀、大小、位姿發(fā)生改變時，采用原有的完全靜態(tài)的二維圖像大小不變的匹配與拼接就難以實現(xiàn)。針對上述問題，本文圍繞圖像局部特征點配準方法展開研究，主要完成以下工作：1、查閱國內(nèi)外圖像拼接與融合相關(guān)文獻，闡述和分析圖像拼接融合研究現(xiàn)狀及存在的主要問題。2、對圖像局部特征點配準方法關(guān)鍵技術(shù)進行闡述，主要包括圖像拼接技術(shù)概述，圖像拼接技術(shù)幾何基礎(chǔ)，圖像變換模型，圖像匹配要素及常用方法，圖像拼接技

3、術(shù)流程。3、針對SIFT算法誤匹配點多和匹配速度慢的問題，提出一種SIFT像素點篩選預(yù)處理降維雙向匹配方法，在SIFT構(gòu)造DOG空間前進行像素點篩選預(yù)處理，減少無用特征點產(chǎn)生；在特征描述符生成階段時進行降維處理，減少運算量；最后使用約束配準對法，實現(xiàn)SIFT雙向匹配。實驗結(jié)果表明，本文改進方法與原算法相比，具有更好的配準精度和更快的匹配速度。4、針對傳統(tǒng)B算法存在圖像分配不均勻，誤匹配較高問題提出一種結(jié)合區(qū)域分塊和B算法的圖像配準方法。