水下非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的特征提取與匹配算法研究.pdf

1、當今,圖像處理系統(tǒng)和圖像技術(shù)在海洋工程、航空航天、生物醫(yī)學(xué)、通信工程、軍事公安和工農(nóng)業(yè)等方面都有廣泛的開拓和應(yīng)用。特別是海上監(jiān)視、水下管道、海底探礦、水中目標(如石油平臺、海底沉船、壩基裂縫等)的檢測與識別都離不開圖像技術(shù)的開發(fā)、研究和圖像處理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。而支撐著水下目標檢測與識別的硬件和軟件系統(tǒng)主要是無人水下航行器和圖像處理系統(tǒng)。在圖像處理系統(tǒng)中，環(huán)境的復(fù)雜性所導(dǎo)致的各種不確定因素如動態(tài)的、非結(jié)構(gòu)化，邊緣模糊等影響，會給目標檢測和

2、識別帶來一定障礙，特別是對于非結(jié)構(gòu)化目標的提取與識別存在很大的困難，這也是當前圖像處理領(lǐng)域研究的熱點之一。
　　 本文主要研究非結(jié)構(gòu)環(huán)境下具有不變性質(zhì)的特征點提取與匹配算法。我們首先對特征提取與識別技術(shù)以及所涉及到的相關(guān)領(lǐng)域作了簡要的概述，然后介紹了目前國外較成功的SIFT特征提取算法，根據(jù)我們對算法思想的理解建立了試驗平臺進行仿真，并在搜索策略上作出了改進，給出了能適應(yīng)水下非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的具有高斯多尺度不變性的特征點提取方法。在

3、試驗環(huán)節(jié)中，對此算法在圖像旋轉(zhuǎn)，尺度變化，光照變化，透射投影變化和模糊加噪等幾項方面的性能作出了評估并將其運用于水下序列圖像匹配中。實驗結(jié)果證明，本算法提取的特征點具有尺度不變性，能夠克服圖像的旋轉(zhuǎn)、平移、縮放變換，并且在輕微光照變化和透射投影情況下同樣獲得很好的效果，能夠適應(yīng)水下非結(jié)構(gòu)環(huán)境，在克服洋流影響、機器人環(huán)境地圖創(chuàng)建、水下目標定位及水下雙目視覺等應(yīng)用中均具有較明顯的研究價值和實用價值。最后，為拓展此特征提取算法的適用范圍，我們