多重条件约束下的线特征匹配方法研究

摘要

直线特征是图像中的中层描述信息,线特征比点特征含有更丰富的信息,与此同时,又比面特征更容易提取和描述;因此,本文把线特征匹配作为研究的重点,提出了多重条件约束下的线特征匹配方法,并得到可靠的匹配结果,为后续的三维重建奠定了良好的基础。本文主要研究内容如下:(1)边缘检测:通过实验对比分析不同算法的优缺点,并针对Canny算子的缺点和不足,提出了基于Canny算子的动态双阈值边缘检测方法,对影像进行边缘提取。(2)直线提取:相位编组方法中,通过改进梯度相位的计算方法并使用加权最小二乘法拟合直线,得到定位更准确的直线;Hough变换方法中,对图像进行邻域处理和自适应中值滤波,二值处理,记录边缘点坐标,嵌入清零法检测峰值,设定阈值去除过连接直线和伪直线,并记录端点位置,最小二乘法拟合直线,经过改进后突出了图像中的显著直线。(3)直线匹配:提出了多重条件约束下的线特征匹配方法。采用单应矩阵约束、核线约束、灰度相似性约束等多重条件约束直线匹配,完成粗匹配;然后进行左右一致性约束剔除错误匹配直线,实现直线的精匹配。结果表明,该方法具有一定的适用性,有效的解决了直线断裂和遮挡问题。

目录

致谢

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究的背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容和章节安排

1.3.1 研究工作和内容

1.3.2 论文技术路线

2 边缘检测

2.1 边缘的类型和步骤

2.1.1 边缘类型

2.1.2 边缘检测基本步骤

2.2 经典的边缘检测方法

2.3 Canny 算子

2.3.1 Canny 算子评判标准

2.3.2 Canny 算子检测步骤

2.4 边缘检测实现以及结果对比分析

2.5 动态双阈值边缘检测以及实验对比

2.6 本章小结

3 立体匹配的直线提取

3.1 直线提取方法综述

3.2 改进的相位编组直线提取算法

3.2.1 梯度幅值和梯度方向

3.2.2 直线支持区域

3.2.3 加权最小二乘拟合支持区提取的直线

3.2.4 实验结果对比分析

3.3 改进的 Hough 变换直线提取算法

3.3.1 Hough 变换的发展

3.3.2 Hough 变换原理

3.3.3 传统 Hough 变换在实际引用中存在的问题

3.3.4 改进的 Hough 变换提取直线

3.3.5 实验结果对比分析

3.4 本章小结

4 多重约束条件下的线特征匹配

4.1 影像匹配的分类

4.1.1 基于灰度的影像匹配（ABM）

4.1.2 基于特征的影像匹配（FBM）

4.1.3 基于相位的影像匹配（BPM）

4.2 基于核线约束的双向点特征匹配

4.2.1 图像预处理

4.2.2 特征点提取以及实验对比

4.2.3 核线约束下的特征点双向匹配

4.3 基于多重约束条件下的线特征匹配

4.3.1 单应矩阵约束

4.3.2 核线约束

4.3.3 灰度相似性约束

4.3.4 一致性约束

4.3.5 线特征匹配实验结果分析

4.4 本章小结

5 结论

5.1 论文结论

5.2 未来展望

参考文献

附录 A 附录内容名称

作者简历

学位论文数据集