數(shù)字圖像的快速匹配技術(shù)研究.pdf

1、圖像匹配就是尋找不同時(shí)間、不同傳感器或不同條件下(天候、照度、攝像位置和角度等)獲取的兩幅或多幅圖像之間相同部分對(duì)應(yīng)關(guān)系的過程,它已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理等領(lǐng)域.當(dāng)今圖像匹配技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)是更快的匹配速度、更高的匹配精度和更強(qiáng)的魯棒性,尤其在地形匹配,網(wǎng)絡(luò)檢索,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤以及工業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域中都需要實(shí)時(shí)性很強(qiáng)的圖像匹配算法來處理,如何在保證精度的情況下,提高匹配速度,具有很強(qiáng)的理論意義和使用價(jià)值.本文的主

2、要研究方向是如何在保持圖像匹配的精度的情況下,實(shí)現(xiàn)圖像的快速匹配.
　　目前關(guān)于圖像快速匹配技術(shù)的研究主要分為兩個(gè)方面:基于硬件的快速匹配技術(shù)研究和基于軟件的快速匹配技術(shù)研究。對(duì)于基于軟件的快速匹配技術(shù)的研究大部分是對(duì)算法本身的改進(jìn),主要是設(shè)法減少匹配特征信息數(shù)或者改進(jìn)匹配策略以減少時(shí)間消耗、加速圖像匹配,典型的如分層搜索技術(shù)、序貫相似度算法、灰度組合法、采用多子區(qū)相關(guān)匹配、幅度排序相關(guān)算法等.然而通過改進(jìn)算法本身改進(jìn)來加速圖像匹

3、配的方法,其加速的程度是有限的.隨著 GPU等計(jì)算機(jī)硬件的高速發(fā)展,處理器計(jì)算速度的不斷提高,通過硬件方式對(duì)圖像匹配進(jìn)行加速成為一種非常有效的方法,目前已有的研究成果主要基于FPGA,多核系統(tǒng),Platform,GPU等硬件的支持.
　　綜合以上方面的考慮,本文在深入研究圖像匹配技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和GPU通用計(jì)算的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了基于SUSAN算子的SIFT改進(jìn)算法—SUSAN-SIFT和基于統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)(CUDA)實(shí)現(xiàn)圖像匹配過程加

4、速的方法.尺度不變特征變換(SIFT)的改進(jìn)算法SUSAN-SIFT,該算法用SUSAN算子替代三元二次函數(shù)擬合和Hessian矩陣保留關(guān)鍵點(diǎn),并對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)按吸收同值核區(qū)(USAN)區(qū)域和關(guān)鍵點(diǎn)極值屬性進(jìn)行分類;在基于CUDA實(shí)現(xiàn)圖像匹配算法的基礎(chǔ)上,對(duì)SUSAN-SIFT算法的進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整重構(gòu)并移植到GPU上運(yùn)行.
　　通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析表明,首先SUSAN-SIFT算法在保證正確匹配率的情況下,降低了特征提取和特征匹配的復(fù)雜度,較