基于SIFT的图像融合方法及其在民族特征中的研究

论文摘要

图像拼接在卫星图像遥感、医学图像处理等诸多方面都具有广泛的应用价值。实现图像拼接,需要对图像进行识别,寻找图像的重叠内容,从重叠内容分析图像间复杂的变换关系。SIFT是Lowe在总结了现有的图像识别技术的基础上而提出的一种基于多尺度的图像识别方法。该算法能够有效排除光照、旋转以及尺度变换的因素,实现图像的匹配。本文利用SIFT作为图像的局部特征,构建了一种基于SIFT特征的仿射计算方法,对SIFT特征匹配对提出一种基于K-Means全局选点一致性过滤方法,利用该方法搜索图像中稳定的匹配对,对图像的SIFT不变特征点进行过滤。针对多幅图像拼接边缘不稳定的问题,本文利用网格覆盖匹配特征点,然后通过该方法在SIFT匹配特征点中选取仿射点,进而构建相应的仿射变换。在测试实验中,本文给出了量化度量过滤结果稳定性和边缘拟合度的方法。实验结果表明,本文提出的方法能够有效处理基于SIFT不变特征点的图像拼接问题。最后,文章基于SIFT局部特征提出了一种新的面部民族特征研究方法。并且给出了自己开发的人脸局部不变特征提取与分析系统来提取人脸的SIFT局部不变特征点,初步完成了对人脸中的局部特征的位置匹配。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 图像融合及民族特征研究的内容及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究内容及论文结构
• 第2章 图像局部不变性特征概述
• 2.1 引言
• 2.2 SIFT算法
• 2.2.1 高斯金字塔
• 2.2.2 DoG（Difference of Gauss）金字塔
• 2.2.3 计算极值点
• 2.2.4 极值点过滤
• 2.2.5 特征点主方向的确定
• 2.2.6 特征点的描述
• 2.2.7 匹配特征点
• 2.3 小结
• 第3章 基于尺度聚类的过滤算法
• 3.1 引言
• 3.2 匹配对提纯
• 3.2.1 验证一致性提纯
• 3.2.2 实现一致性提纯
• 3.3 基于尺度聚类的过滤算法描述
• 3.3.1 算法分析
• 3.3.2 算法描述
• 3.3.3 实验结果和分析
• 3.4 小结
• 第4章 图像拼接算法的相关研究
• 4.1 引言
• 4.2 基于网格覆盖的拼接算法
• 4.2.1 算法描述
• 4.2.2 实验结果和分析
• 4.3 基于边缘仿射的拼接算法
• 4.3.1 算法描述
• 4.3.2 实验结果和分析
• 4.4 可视化拼接骨架图构建算法
• 4.5 小结
• 第5章 基于网格区域局部不变特征挖掘方法的民族特征研究
• 5.1 引言
• 5.2 民族面部特征识别方法
• 5.2.1 基于统计特征提取的民族识别
• 5.2.2 基于几何特征提取的民族识别
• 5.2.3 基于弹性图匹配的民族识别
• 5.2.4 基于Haarlike的人脸民族特征识别
• 5.3 基于网格区域局部不变特征挖掘方法的民族特征研究
• 5.4 小结
• 第6章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢