基于特征匹配的圖像配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、在科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的今天，人們從外界獲取的圖像信息越來越多。如何利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)分析大量圖像，以獲得關(guān)于目標(biāo)信息較為豐富的圖像已逐漸成為眾多科研人員的研究目標(biāo)，而圖像配準(zhǔn)技術(shù)就是解決這一問題的關(guān)鍵。
　　圖像配準(zhǔn)就是把不同成像條件下的兩幅或多幅圖像中的相同部分進(jìn)行關(guān)聯(lián)，使得圖像之間的相同部分能夠?qū)?yīng)起來。圖像配準(zhǔn)的關(guān)鍵問題是構(gòu)造相似性度量，它是用來尋找參考圖像和待配準(zhǔn)圖像中同時(shí)出現(xiàn)的部分，并且建立對應(yīng)關(guān)系。本文從相似性度量函

2、數(shù)的構(gòu)造展開研究，提出了兩種特征匹配的方法，具體工作如下：
　　(1)針對灰關(guān)聯(lián)分析在圖像配準(zhǔn)精度以及配準(zhǔn)圖像中的局限性問題，利用圖像中提取的SIFT特征描述子的特點(diǎn)，對灰關(guān)聯(lián)分析中的分辨系數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)后的方法在配準(zhǔn)中能夠根據(jù)輸入圖像的不同得到對應(yīng)的分辨系數(shù)，從而提高了配準(zhǔn)的精度。最后，采用本章提出的算法進(jìn)行了圖像拼接，拼接的效果自然，從而也反映了本章算法的匹配正確率較高。
　　(2)針對基于成對幾何約束的譜配準(zhǔn)方法復(fù)雜

3、度高，且對多目標(biāo)圖像配準(zhǔn)正確率降低的缺點(diǎn)，提出了一種基于MK-NN圖投票和多策略篩選的圖像配準(zhǔn)方法。本算法將改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)分析方法和SIFT特征匹配方法得到的候選匹配對進(jìn)行融合，并將每一個(gè)匹配對看作MK-NN圖中的一個(gè)頂點(diǎn)，需要接受其互K最近鄰的投票。最后對每個(gè)候選匹配的投票得分求和排序就可以得到最佳匹配集。改進(jìn)后的綜合投票機(jī)制將特征點(diǎn)的幾何信息和特征向量的相似度結(jié)合起來，解決了成對幾何約束對于復(fù)雜圖像配準(zhǔn)準(zhǔn)確性較低的問題。這一方法在保證