基于圖理論的圖像特征匹配算法研究.pdf

1、圖像匹配是指將不同時(shí)間、不同成像條件下獲取的的兩幅或多幅圖像進(jìn)行空間上的對(duì)準(zhǔn)，確定圖像之間的幾何映射關(guān)系，進(jìn)而使得圖像能夠匹配的過程。作為計(jì)算機(jī)視覺的核心技術(shù)之一，圖像匹配是圖像分析與處理中的基礎(chǔ)問題。圖像匹配在目標(biāo)對(duì)象識(shí)別、紋理發(fā)現(xiàn)與分析、圖像信息融合、圖像檢索等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，具有十分重要的研究意義。
　　基于特征的圖像匹配算法由于對(duì)圖像的尺度變化、仿射形變等具有良好的穩(wěn)定性和魯棒性，受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。圖模型作

2、為一種描述數(shù)據(jù)的工具，可以有效的表示圖像的結(jié)構(gòu)特征，同時(shí)保留區(qū)域之間的相互聯(lián)系，利用圖模型來實(shí)現(xiàn)圖像特征點(diǎn)匹配的研究受到了學(xué)術(shù)界的青睞?；趫D理論的圖像特征點(diǎn)匹配方法，由于具有較好的適應(yīng)性和較高的匹配精度，是近年來研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。本文圍繞基于圖理論的圖像特征匹配方法進(jìn)行了相關(guān)研究，主要研究?jī)?nèi)容和研究成果如下:
　　(1)研究分析了圖像匹配的理論意義和實(shí)用價(jià)值，對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于圖像匹配的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概括和總結(jié)。重點(diǎn)對(duì)圖像特征匹配

3、進(jìn)行了理論方面的概述，首先重點(diǎn)介紹了圖的基本概念和矩陣表示，然后介紹了圖像特征匹配中的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù):特征提取和特征描述，最后對(duì)經(jīng)典的SIFT圖像特征匹配算法進(jìn)行了詳細(xì)的分析。圖的相關(guān)理論和對(duì)SIFT算法的研究，為本文圖像匹配算法的提出奠定了重要的理論基礎(chǔ)。
　　(2)針對(duì)圖像特征點(diǎn)匹配，結(jié)合層次聚類的思想，本文給出了一種基于自頂向下分裂聚類的圖像匹配算法。該算法的主要思想是采用互k近鄰圖模型來表示圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，在互k近鄰圖表

4、示模型中，頂點(diǎn)代表特征點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，頂點(diǎn)之間的邊代表對(duì)應(yīng)關(guān)系的幾何相容性。定義的團(tuán)密度函數(shù)可以衡量是否屬于同一個(gè)團(tuán)，一般情況下，團(tuán)密度的值越大，越有可能是正確的團(tuán)。該算法不僅可以獲得圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，還可以指示出哪些對(duì)應(yīng)關(guān)系屬于同一個(gè)目標(biāo)。同一個(gè)團(tuán)內(nèi)的對(duì)應(yīng)關(guān)系之間幾何相容性較高，不同團(tuán)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系相容性則較低，因此不同的目標(biāo)會(huì)呈現(xiàn)出不同的團(tuán)。在互k近鄰圖表示模型的基礎(chǔ)上，通過團(tuán)檢測(cè)方法獲得圖中的團(tuán)，利用的是分裂聚類的思想。最終，

5、根據(jù)團(tuán)內(nèi)包含的頂點(diǎn)恢復(fù)出團(tuán)內(nèi)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而達(dá)到圖像匹配的目的。在真實(shí)圖像上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，自頂向下分裂聚類的圖像匹配算法在匹配性能上要優(yōu)于ACC算法，提高了圖像匹配的查全率和查準(zhǔn)率，實(shí)驗(yàn)的效果圖和定量分析結(jié)果都表明該算法具有較好的匹配結(jié)果。
　　(3)為了進(jìn)一步提高圖像特征匹配算法的準(zhǔn)確度，本文提出了一種基于局部近鄰圖的特征描述與特征匹配算法，通過為每個(gè)特征點(diǎn)構(gòu)建局部近鄰圖來深層次挖掘圖像上的結(jié)構(gòu)信息。該算法首先通過FAST和S

6、URT算法檢測(cè)初始的特征點(diǎn)，然后為所有的特征點(diǎn)構(gòu)造局部近鄰圖，每個(gè)局部圖由該特征點(diǎn)及其近鄰特征點(diǎn)組成，至此形成一種新穎的特征描述方法。在這個(gè)新穎的特征描述符的基礎(chǔ)上，給出了一個(gè)相似性度量函數(shù)和一個(gè)能量函數(shù)，鑒于此，提出了一種基于局部近鄰圖模型的特征匹配算法。為了驗(yàn)證該算法的有效性，進(jìn)行了兩個(gè)方面的實(shí)驗(yàn):高斯噪聲模擬實(shí)驗(yàn)和真實(shí)圖像匹配實(shí)驗(yàn)。高斯噪聲模擬實(shí)驗(yàn)的目的是為了分析離群點(diǎn)和變形噪聲對(duì)算法性能的影響，而在真實(shí)圖像庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，是為了驗(yàn)