基于特征的快速抗旋转图像匹配方法研究

摘要

图像匹配算法是飞行器图像匹配导航系统的核心之一，其性能决定了系统的总体性能。要实现理想的用于飞行器导航的图像匹配，算法难度很大，该问题也是国内外研究的热点问题之一。为了提高图像匹配导航系统导航的实时性和精度，进行飞行器导航图像匹配相关问题的研究具有重要的理论意义和应用价值。 应用于飞行器导航的遥感图像，由于实时图像与基准图像成像特性、成像距离、成像时间及成像视点均不同，二者的灰度与几何特性均会发生很大的变化，导致图像局部不相似，采用传统的基于图像灰度的相似性的匹配方法已不能满足要求，且实时图相对于基准图可能存在较大角度的旋转，加之匹配必须在瞬问完成，因此研究匹配正确率高、计算速度快和适应性强的抗旋转匹配算法具有现实意义。本文针对这种情况提出了一种基于特征的快速抗旋转图像匹配方法。 本文从特征的提取、不抗旋转的图像匹配方法、抗旋转的图像匹配方法以及快速匹配搜索策略等几个方面展开研究。 1．特征的提取。本文就角点和边缘特征分别进行了提取实验，并在特征提取之前对图像做了预处理。实验结果表明，做了预处理的特征提取效果明显优于没有做预处理的提取效果。 2．不抗旋转的图像匹配方法研究。先介绍了基于灰度的归一化积相关和序贯相似性检测的匹配方法，然后介绍了各种基于特征的匹配方法，并对各种方法进行大量的匹配实验，选取匹配正确率高而计算时间又能适合实时应用的方法作为本文基于特征的抗旋转匹配的相似性度量准则。 3．抗旋转的图像匹配方法研究。先介绍了常见的不变矩和圆投影抗旋转匹配方法，然后提出了本文基于特征的抗旋转匹配方法，该方法利用特征点方位角度差的直方图来估算实时图相对于基准图的旋转角度，然后将实时图进行角度补偿，再计算实时图与基准子图的相似性度量值，最后取相似性度量值最大的位置为最佳匹配位置，同时输出实时图近似的旋转角度。 4．快速匹配搜索策略。针对匹配遍历搜索慢的问题，利用改进的模拟退火算法进行图像匹配的优化处理，以提高匹配的运行效率。 5．将本文算法结合改进的模拟退火算法与常见的抗旋转匹配方法就匹配正确率、匹配速度和角度估算能力等几个方面进行了大量的实验比较。 结果表明前者匹配正确率较高，而且具有角度估算能力。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1选题依据

1.2国内外研究现状

1.3研究目的与意义

1.4研究内容与技术路线

1.5内容安排

第二章特征的提取

2.1图像的预处理

2.2特征的提取方法

2.2.1 Sobel边缘检测算子

2.2.2快速角点探测(FCD)算法

2.3特征提取的实验结果及分析

2.3.1 Sobel算子边缘提取结果

2.3.2 FCD角点提取结果

2.3.3实验结果分析

2.4本章小结

第三章抗旋转的图像匹配方法

3.1不抗旋转的图像匹配方法

3.1.1基于灰度的图像匹配方法

3.1.2基于特征的图像匹配方法

3.1.3不抗旋转匹配方法的实验结果及分析

3.2常见的抗旋转图像匹配方法

3.2.1不变矩匹配算法

3.2.2圆投影匹配算法

3.3基于边缘特征的抗旋转匹配(EBRI)算法

3.3.1旋转角度估算原理

3.3.2算法实现步骤

3.4本章小结

第四章快速匹配搜索策略

4.1模拟退火算法

4.1.1模拟退火算法原理

4.1.2基于模拟退火算法的图像匹配步骤

4.2改进的模拟退火算法

4.3多分辨率图像匹配方法

4.4本章小结

第五章实验与讨论

5.1基于EBRI算法的实验结果

5.2实验结果比较与分析

5.2.1无旋转的图像匹配结果比较

5.2.2有旋转的图像匹配结果比较

5.3本章小结

第六章结论与展望

参考文献

致谢