面向場景理解的圖像局部特征提取算法研究.pdf

1、圖像特征提取技術(shù)是圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺中的重要研究內(nèi)容，局部圖像特征作為圖像特征的重要部分，反映的是圖像中局部信息的變化，其不容易受到噪聲、光照、尺度、旋轉(zhuǎn)等多種變化的干擾。近年來無人機(jī)航拍技術(shù)發(fā)展迅速，但由于無人機(jī)航拍圖像的尺寸較大、信息復(fù)雜、且容易受到噪聲、光照、尺度、旋轉(zhuǎn)等變換的干擾。因此，研究對無人機(jī)航拍圖像能夠快速且準(zhǔn)確地進(jìn)行特征提取，且得到魯棒性高特征的特征提取算法有著重要的理論意義及實(shí)用價(jià)值。本文主要基于尺度不變特征變換算

2、法，研究對無人機(jī)航拍圖像特征提取性能較優(yōu)的算法，完成的主要研究工作如下：
　　(1)研究了圖像特征提取算法的基礎(chǔ)理論，對圖像特征的兩大分類——全局圖像特征及局部圖像特征進(jìn)行了研究及分析，并對圖像特征提取算法的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行針對性研究，研究內(nèi)容包括算法的計(jì)算復(fù)雜度及算法提取特征的重復(fù)率。
　　(2)對局部圖像特征提取算法的相關(guān)理論進(jìn)行研究，尤其對Moravec、Harris、最小核值相似區(qū)以及尺度不變特征變換算法的細(xì)節(jié)進(jìn)行深入的

3、研究及分析，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，結(jié)合算法原理得出直觀的算法評價(jià)，展示了局部特征提取算法在圖像處理中的優(yōu)越性能。
　　(3)基于尺度不變特征變換算法，結(jié)合Harris角點(diǎn)檢測和最小核值相似區(qū)特征檢測的算法原理，對尺度不變特征變換算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種適用于無人機(jī)航拍圖像的特征提取算法。并進(jìn)行大量數(shù)據(jù)測試，與尺度不變特征變換算法進(jìn)行對比，得出改進(jìn)算法的時(shí)間復(fù)雜度分析及魯棒性分析，其中魯棒性分析包括算法的抗噪性分析、尺度不變性分析及旋轉(zhuǎn)不