基于預(yù)檢測(cè)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf

1、圖像配準(zhǔn)是圖像處理、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域里的重要課題，從理論到算法都經(jīng)過了很長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展，在生產(chǎn)和生活中有著廣泛的應(yīng)用。本論文的內(nèi)容是對(duì)圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行一定的研究，采用基于預(yù)檢測(cè)的方法提高圖像配準(zhǔn)的速度，并把此方法應(yīng)用于復(fù)雜背景中的潛在痕跡提取。論文圍繞“基于特征的圖像配準(zhǔn)”這一中心，對(duì)角點(diǎn)的檢測(cè)與匹配、單應(yīng)矩陣的估計(jì)、光度校正以及重采樣的主要技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。
　　本論文研究了圖像配準(zhǔn)技術(shù)及應(yīng)用的問題，在傳統(tǒng)的基于圖像

2、特征的配準(zhǔn)技術(shù)中采用的RANSCA(RANdom Sample Consensus)方法估計(jì)單應(yīng)矩陣，而本文將采用改進(jìn)的RANSCA方法，將預(yù)檢測(cè)模型應(yīng)用在單應(yīng)矩陣的估計(jì)求精中，將會(huì)加快圖像配準(zhǔn)的速度。研究了基于預(yù)檢測(cè)的圖像配準(zhǔn)配準(zhǔn)技術(shù)，并將其應(yīng)用于復(fù)雜背景中的痕跡提取，即圖像配準(zhǔn)技術(shù)在司法取證中的應(yīng)用，其核心內(nèi)容是對(duì)圖像配準(zhǔn)技術(shù)及應(yīng)用的研究。在研究消除錯(cuò)誤匹配技術(shù)的基礎(chǔ)上，采用Plessey角點(diǎn)檢測(cè)器提取圖像的 Harris角點(diǎn)，并使

3、用基于窗口的匹配中公認(rèn)最穩(wěn)健的歸一化互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行特征角點(diǎn)的初始匹配。在研究投影變換及其求解技術(shù)和單應(yīng)矩陣求解技術(shù)的基礎(chǔ)上，采用了基于預(yù)檢測(cè)的RANSAC算法估計(jì)單應(yīng)矩陣，然后運(yùn)用對(duì)稱投影位置誤差對(duì)其進(jìn)行非線性優(yōu)化。在研究圖像的重采樣及光度學(xué)校正技術(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)圖像重采樣常用的三種方法即最鄰近像素法、雙線性插值法和雙三次卷積法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并闡述了本論文采用雙線性插值法的理由。
　　本文改進(jìn)了角點(diǎn)檢測(cè)時(shí)響應(yīng)函數(shù)的計(jì)算方法，采用預(yù)