【摘 要】
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基于局部特征点的图像匹配算法是SLAM系统、视频拼接、图像拼接等图像处理方向的重要一环,因此被国内外学者广泛研究。由于不同图像拍摄条件、图像储存格式、拍摄时的光照强度等的差异,故基于局部特征点的图像匹配算法需要满足仿射不变性、尺度不变性、压缩比不变性、光照鲁棒性等等。同一个图像匹配算法不可能适用于所有的场景,故在特定情景下需要改进图像匹配算法,以增算法的强鲁棒性。光照差异、相机成像差异等因素对图像
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基于局部特征点的图像匹配算法是SLAM系统、视频拼接、图像拼接等图像处理方向的重要一环,因此被国内外学者广泛研究。由于不同图像拍摄条件、图像储存格式、拍摄时的光照强度等的差异,故基于局部特征点的图像匹配算法需要满足仿射不变性、尺度不变性、压缩比不变性、光照鲁棒性等等。同一个图像匹配算法不可能适用于所有的场景,故在特定情景下需要改进图像匹配算法,以增算法的强鲁棒性。光照差异、相机成像差异等因素对图像的影响,会造成图像亮度差异致使基于局部特征点的图像匹配算法的稳定性下降。本文主要研究如何增加匹配算法的光照鲁棒性,把基于局部特征点的图像匹配算法分为三个步骤:图像灰度化、特征点提取、描述符建立,对每一个步骤分析总结。针对现有匹配算法的不足,提出一种具有良好光照鲁棒性的局部特征点匹配算法。首先利用RTCP算法灰度化图像,尽可能多的保留灰度化后的图像信息;然后借助Sigmoid响应函数模拟不同光照对图像影响,在多层图像中提取具有光照鲁棒性的特征点;最后利用局部强度顺序模式提取特征点局部信息建立描述符;计算不同描述符的欧氏距离,依次衡量描述符之间的相似性。经试验表明:随着图像亮度差异的增加,尺度不变算法、加速鲁棒性算法、"风"(KAZE)算法和ORB算法匹配正确率下降迅速,所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%;所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高,平均耗时为23.47秒,匹配速度不及另外四种算法,但匹配质量却远超过它们。在实时性要求不高的系统中,所提算法可以削弱光照变化对图像匹配造成的影响。该论文有图38幅,表2个,参考文献51篇
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