水下環(huán)境中圖像匹配算法的研究.pdf

1、隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人口的增多，陸地資源已被開(kāi)采的所剩無(wú)幾，人們紛紛將目光投向了海洋資源。深?？碧?、海下目標(biāo)定位、目標(biāo)跟蹤等技術(shù)越來(lái)越受到世界各國(guó)的重視，由于人類(lèi)無(wú)法親自到達(dá)危險(xiǎn)而復(fù)雜的深海區(qū)域，因而水下機(jī)器人成為了最佳選擇，機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)也成為了人們的研究重點(diǎn)。機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)的核心是對(duì)采集圖像的處理，而圖像處理的核心就是匹配問(wèn)題。圖像匹配，就是利用適當(dāng)?shù)乃惴▽?duì)兩幅或多幅圖像中對(duì)應(yīng)的點(diǎn)進(jìn)行匹配的過(guò)程。由于水下環(huán)境存在噪聲多、光線弱、能見(jiàn)

2、度低、目標(biāo)物體紋理不明顯等問(wèn)題，因而能否準(zhǔn)確而快速地對(duì)水下圖像進(jìn)行特征的提取和匹配成為本文的研究重點(diǎn)。
　　本文從圖像匹配的理論出發(fā)，對(duì)Moravec、SUSAN、Harris三種常用的特征點(diǎn)提取算法做出了詳細(xì)地介紹，并指出Harris算法提取的特征點(diǎn)性能較好。接著簡(jiǎn)要闡述了SIFT特征匹配算法的思想和特點(diǎn)，并重點(diǎn)論述了其特征點(diǎn)提取的六個(gè)步驟，對(duì)生成的SIFT特征描述子的性能進(jìn)行了分析。針對(duì)SIFT算法抗噪性差、提取的特征點(diǎn)多、生

3、成的描述子維數(shù)高、實(shí)時(shí)性差、匹配精度低等問(wèn)題，提出了一種新的改進(jìn)算法，將Harris算子引入到多尺度空間，在DOG尺度空間檢測(cè)Harris角點(diǎn)作為圖像的特征點(diǎn)，通過(guò)特征點(diǎn)的圓形鄰域窗口以及梯度的特性來(lái)降低描述子的維數(shù)，加快了特征提取的速度，同時(shí)，引入了雙向匹配的思想，提高了圖像匹配的準(zhǔn)確性。最后，在MATLAB R2009b軟件上對(duì)改進(jìn)前后的算法進(jìn)行了測(cè)試實(shí)驗(yàn)和水下圖像仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明:本文的改進(jìn)算法實(shí)時(shí)性好、匹配率高、抗噪能力強(qiáng)，更