基于二值描述的原數(shù)據(jù)匹配方法研究.pdf

1、圖像匹配作為計算機視覺應用的關鍵技術(shù)，占有舉足輕重的地位。它是目標追蹤、入侵檢測、可視化搜索、三維重建等高層圖像應用的基礎技術(shù)，其應用領域遍及安防監(jiān)控、智能交通、醫(yī)療診斷、遙感測繪等諸多領域，一直以來都備受研究人員的廣泛關注。近年來，基于二值描述的圖像匹配方法，因其采用簡單高效的特征描述使得整個匹配的時間開銷相比以往采用浮點描述的方式大幅降低而成為研究熱點。然而，這類方法都是在成像之后再對數(shù)字圖像進行分析，隨著當前高分辨率成像趨勢下實際

2、應用對圖像匹配實時性要求的不斷提高，由于處理器單核頻率提升受限，基于這種順序處理框架的匹配技術(shù)很難突破效率瓶頸。鑒于此，本文引入原數(shù)據(jù)，設計了一種嶄新的并行處理框架，提出了并行與集成的快速原數(shù)據(jù)匹配（PIMR）方法，旨在從根本上解決圖像匹配算法的效率問題。實驗結(jié)果表明：本文所提 PIMR相比前沿圖像匹配方法，整個匹配過程耗時顯著降低，在很大程度上提升了圖像匹配的運算效率，同時在大多數(shù)情況下也能夠獲得與之具有可比的匹配精度，對各種圖像變換

3、具有良好的魯棒性。本文所做工作不僅是快速圖像匹配的基礎理論研究，也是對原數(shù)據(jù)處理方式的初探，具有理論和實踐的雙重研究意義。
　　本研究主要內(nèi)容包括：①重點從特征檢測、特征描述和特征匹配三方面對圖像局部特征匹配方法的研究現(xiàn)狀進行系統(tǒng)調(diào)研，對BRIEF、ORB、BRISK及FREAK等前沿方法進行詳細地分析研究。針對該類方法采用的順序處理框架制約其處理效率的問題，設計了一種并行成像與圖像處理框架，通過將成像與圖像處理過程分離，實現(xiàn)了成

4、像與圖像處理過程的并行優(yōu)化。②并行成像與圖像處理框架能夠順利實現(xiàn)得益于該框架采用的分析對象原數(shù)據(jù)。本文從形成原理、數(shù)據(jù)特性以及數(shù)據(jù)格式對原數(shù)據(jù)進行剖析，原數(shù)據(jù)未經(jīng)解馬賽克處理，最大限度地保留了場景的真實信息，相比數(shù)字圖像更適合機器去分析。因此，本文引入原數(shù)據(jù)，將其作為并行處理框架的分析對象，提出并行與集成的原數(shù)據(jù)快速匹配（PIMR）方法，實現(xiàn)以原數(shù)據(jù)為分析對象的實時圖像匹配。③原數(shù)據(jù)中像素信息不完整，不能直接將其用于后期分析。針對該問題

5、，并行與集成的原數(shù)據(jù)快速匹配（PIMR）方法在原數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)加入原數(shù)據(jù)重構(gòu)操作，利用2×2單元內(nèi)像素信息重構(gòu)目標像素點的強度值，從而實現(xiàn)原數(shù)據(jù)中多通道顏色信息的高效利用，使重構(gòu)后的原數(shù)據(jù)能夠很好地適配后期的分析處理，該操作處理簡單且耗時較低。④從精度和耗時兩個方面驗證本文所提PIMR方法的有效性。首先，對牛津大學仿射協(xié)變特征數(shù)據(jù)庫中的圖像序列進行反解，求取實驗所需的原數(shù)據(jù)測試序列；然后，在原數(shù)據(jù)測試庫上進行測試，對比分析 PIMR和前沿