基于二值描述的原數(shù)據(jù)匹配方法研究.pdf

1、圖像匹配作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，占有舉足輕重的地位。它是目標(biāo)追蹤、入侵檢測(cè)、可視化搜索、三維重建等高層圖像應(yīng)用的基礎(chǔ)技術(shù)，其應(yīng)用領(lǐng)域遍及安防監(jiān)控、智能交通、醫(yī)療診斷、遙感測(cè)繪等諸多領(lǐng)域，一直以來(lái)都備受研究人員的廣泛關(guān)注。近年來(lái)，基于二值描述的圖像匹配方法，因其采用簡(jiǎn)單高效的特征描述使得整個(gè)匹配的時(shí)間開銷相比以往采用浮點(diǎn)描述的方式大幅降低而成為研究熱點(diǎn)。然而，這類方法都是在成像之后再對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行分析，隨著當(dāng)前高分辨率成像趨勢(shì)下實(shí)際

2、應(yīng)用對(duì)圖像匹配實(shí)時(shí)性要求的不斷提高，由于處理器單核頻率提升受限，基于這種順序處理框架的匹配技術(shù)很難突破效率瓶頸。鑒于此，本文引入原數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了一種嶄新的并行處理框架，提出了并行與集成的快速原數(shù)據(jù)匹配（PIMR）方法，旨在從根本上解決圖像匹配算法的效率問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文所提 PIMR相比前沿圖像匹配方法，整個(gè)匹配過(guò)程耗時(shí)顯著降低，在很大程度上提升了圖像匹配的運(yùn)算效率，同時(shí)在大多數(shù)情況下也能夠獲得與之具有可比的匹配精度，對(duì)各種圖像變換

3、具有良好的魯棒性。本文所做工作不僅是快速圖像匹配的基礎(chǔ)理論研究，也是對(duì)原數(shù)據(jù)處理方式的初探，具有理論和實(shí)踐的雙重研究意義。
　　本研究主要內(nèi)容包括：①重點(diǎn)從特征檢測(cè)、特征描述和特征匹配三方面對(duì)圖像局部特征匹配方法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研，對(duì)BRIEF、ORB、BRISK及FREAK等前沿方法進(jìn)行詳細(xì)地分析研究。針對(duì)該類方法采用的順序處理框架制約其處理效率的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種并行成像與圖像處理框架，通過(guò)將成像與圖像處理過(guò)程分離，實(shí)現(xiàn)了成

4、像與圖像處理過(guò)程的并行優(yōu)化。②并行成像與圖像處理框架能夠順利實(shí)現(xiàn)得益于該框架采用的分析對(duì)象原數(shù)據(jù)。本文從形成原理、數(shù)據(jù)特性以及數(shù)據(jù)格式對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，原數(shù)據(jù)未經(jīng)解馬賽克處理，最大限度地保留了場(chǎng)景的真實(shí)信息，相比數(shù)字圖像更適合機(jī)器去分析。因此，本文引入原數(shù)據(jù)，將其作為并行處理框架的分析對(duì)象，提出并行與集成的原數(shù)據(jù)快速匹配（PIMR）方法，實(shí)現(xiàn)以原數(shù)據(jù)為分析對(duì)象的實(shí)時(shí)圖像匹配。③原數(shù)據(jù)中像素信息不完整，不能直接將其用于后期分析。針對(duì)該問(wèn)題

5、，并行與集成的原數(shù)據(jù)快速匹配（PIMR）方法在原數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)加入原數(shù)據(jù)重構(gòu)操作，利用2×2單元內(nèi)像素信息重構(gòu)目標(biāo)像素點(diǎn)的強(qiáng)度值，從而實(shí)現(xiàn)原數(shù)據(jù)中多通道顏色信息的高效利用，使重構(gòu)后的原數(shù)據(jù)能夠很好地適配后期的分析處理，該操作處理簡(jiǎn)單且耗時(shí)較低。④從精度和耗時(shí)兩個(gè)方面驗(yàn)證本文所提PIMR方法的有效性。首先，對(duì)牛津大學(xué)仿射協(xié)變特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像序列進(jìn)行反解，求取實(shí)驗(yàn)所需的原數(shù)據(jù)測(cè)試序列；然后，在原數(shù)據(jù)測(cè)試庫(kù)上進(jìn)行測(cè)試，對(duì)比分析 PIMR和前沿