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1306-基于sift特征点的图像配准
来源:计算机毕业网  作者:adminp  添加日期:2013年03月30日  点击数:

1.1. 研究背景和意义
客观世界通过各种观测系统直接或间接作用于人眼,其在人眼中所产生的视知觉实体称为图像。人类的视觉系统是人类获取客观世界最为重要的观测系统,人类所获取的信息中至少有75%来源于视觉系统。通过视觉系统的感知,人类能够获取外界物体的形状、位置、大小、颜色等信息,从而进行一系列的判断和操作。视觉系统获知的客观世界在人脑中成像,形成一幅幅的图像。因此,对客观世界的认识也主要来源于从这些图像中获取人类所需要的信息。图像处理作为认识客观世界的工具,发挥着越来越重要的作用。当人类对同一场景获取两幅或多幅图像时,为得到该场景的更多信息,就需要采用图像配准方法对图像进行处理。图像配准是寻找在不同时间点、不同的视角下或由不同传感器拍摄的关于同一场景的两幅图像或多幅图像之间的空间变换关系,并对其中的一幅或多幅进行匹配和叠加的过程。图像配准可简单地理解为一个寻找空间映射的过程,重新排列一幅图像的像素点位置,并与另一幅图像的对应像素点保持空间上的一致性。图像配准是遥感图像处理、目标识别、图像融合、图像拼接、图像重建、机器人视觉等众多图像分析领域中的关键技术之一,是图像处理领域中的研究热点。图像配准可分为基于特征和基于区域的配准,其中基于特征的图像配准方法由于其只对特征进行操作,算量较少,因此应用较为广泛。基于特征的图像配准方法的基本步骤为特征检测、特征匹配、匹配函数设计和图像的变换及重采样,图像配准操作围绕图像的特征展开。因此,如何提取具有良好不变性的特征成为基于特征的图像配准的关键所在。局部特征的提取是计算机视觉领域当中的一个非常重要的研究内容,是诸如图像匹配、图像融合、三维重建、目标识别、目标分类等应用的前提。提取具有高稳定性、高匹配度的局部特征一直是人们追求的目标,而由加拿大英属哥伦比亚大学的David Lowe教授所提出的尺度不变特征(Scale Invariant FeatureTransform,SIFT)算法能够为我们提供所需要的局部特征。尺度不变特征SIFT算法所提取的特征具有旋转、尺度、仿射和光照等不变特性,是特征提取和匹配算法中应用最为广泛的算法。尺度源于对人类视觉系统的模仿,尺度越大,相当于看远处的物体,只能看到大致的轮廓;尺度越小,相当于看近处的物体,能够看到物体的细节信息。基于SIFT算法的图像配准因其高效性、稳定性和多量性等优点,被广泛地应用于图像处理的各个领域,如物体识别、视频跟踪、三维重建、图像拼接和机器人定标等应用,因此具有重要的研究意义。
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