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《燕山大学》 2011年
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基于SIFT的全局运动估计算法研究

姜思宇  
【摘要】:全局运动估计是计算机视觉、视频处理的基本手段之一,被广泛应用于医学图像分析,机器人视觉导航、移动目标跟踪、视频压缩编码等领域。对此展开的研究工作,有着重要的理论意义和高度的实用价值。SIFT描述符是一种鲁棒性很高的局部特征表示方法,自提出以来就受到国内外学者的广泛关注。近年来,SIFT描述符以其卓越的特征识别与匹配性能被成功地用于很多领域。 首先,本文分析了目前全局运动估计中用到的方法,并详细分析了本文算法中用到的运动矢量场参数模型。在前人研究成果的基础上,指出全局运动估计算法中普遍面临的估算精度和运算复杂度之间的矛盾。 其次,针对这个矛盾,充分利用SIFT描述符的尺度缩放和旋转不变特性,将其与参数模型相结合,应用到全局运动估计领域中去。本文算法的总体思路是在SIFT算法基础上,获得特征点的空间坐标及其匹配关系;然后,利用目前广泛使用的六参数模型,通过最小二乘法,求取全局运动参数模型。并针对实际应用过程中遇到的误匹配问题和噪声影响,提出了基于图像内容和基于运动矢量的两类解决方法。 最后,通过对真实图像进行实验,结果表明结合SIFT匹配的全局运动估计思路具有合理性,本文提出的去除误匹配和噪声的方法是有效可行的,取得了较为满意的效果。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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