基于背景不變的圖像局部不變特征提取與運動匹配.pdf

1、圖像特征研究是機器視覺的基礎，有效的圖像特征不僅能夠準確地反應出圖像的本質屬性，也是解決機器視覺中圖像理解、圖像解析等問題的關鍵。根據相關的生理研究表明，人類視覺系統(tǒng)在處理圖像時，對圖像中的局部信息尤為敏感。因此，圖像中的局部不變特征是符合人類視覺機制的。并且，圖像中的局部特征還具有冗余性低，無需對圖像進行預分割，增強算法實時性等優(yōu)點。目前，圖像中的局部不變特征已在圖像匹配、機器人視覺、三維重建等領域取得了顯著的成果。
　　對于局

2、部不變特征的研究，如何提取該特征，如何描述該特征以及怎樣實現局部特征的匹配是其中的核心問題。針對這三個問題，本文在分析了局部特征與背景關系的基礎上，提出了背景不變的點對特征，并以點對特征為基礎提出了背景不變的圖像局部不變特征檢測算法和特征描述，實現了該特征在運動場景下的匹配。本文的主要工作如下：
　　(1)在分析了特征點提取和運動匹配與背景關系的基礎上，研究了背景不變的特征點提取與運動匹配的機理。
　　(2)在假設角的內側灰

3、度具有一致性的前提下，提出了背景不變的點對特征，并根據局部點對的聚合，生成了點對的聚合能量圖。
　　(3)在點對聚合能量圖的基礎上，尋找局部極值點，提取出背景不變的圖像局部特征點。
　　(4)使用特征點局部聚合點對的屬性作為特征描述，結合距離最小的匹配原則，實現了背景不變的圖像局部特征在運動場景下的圖像匹配。
　　從角的內側出發(fā)，在點對的基礎上，提出了一種背景不變的局部特征，并在運動場景下實現了圖像的匹配。實驗表明，本