学海网

毕业论文-基于改进SURF算法的高精度稳像检测算法研究，共43页，18985字，附开题报告等
主要内容
1.surf算法的原理
2.Matlab的函数功能
3.选取图像运用surf原理基于matlab平台进行稳像分析
4.得出数据，进行数据比较，得出surf原理能够对图像进行稳像检测
中文提要

本文研究的内容是基于改进SURF算法的高精度稳像检测算法，研究的背景来源于工程实践项目。
随着现今新的应用领域和研究对象的不断涌现，图像特征提取分析成为图像处理以及计算机视觉等领域的一个重要研究内容，是许多问题的研究基础，例如图像匹配、三维重建、数字水印、视频检索、目标识别、目标分类、视频数据挖掘等技术。如何提取图像的稳定特征并对其进行描述成为了相关领域的研究重点。
本文针对此图像的特征提取与匹配问题，首先简单介绍了Harris算法，SUSAN算法和SIFT算法等几种常见的经典特征提取与匹配算法，并重点介绍了在鲁棒性及计算效率上具有优势的SURF算法，其次，在文章中较为详细的阐述了SURF算法的原理和应用，通过在MATLABR2009b开发环境下的应用，对自然场景图像局部不变特征进行了测试与描述，最后对拍摄的自然场景的图像进行了特征点的标记，并且采用欧氏最短距离法，计算最相近的两个特征向量的距离来判断图像是否匹配。最后，通过对SURF提取过程的研究，提出一种改进的SURF算法，从特征提取和特征匹配两个方面进行改进。
实验表明，改进SURF算法可以运用于图像特征性的检测与描述，并且具有较高的计算效率，在未来的发展中有较好的应用前景。
关键词：图像处理；特征提取； 改进SURF

目 录
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景和意义…………………………………………………1
1.2 项目理论与实际意义……………………………………………………1
1.3 国内外发展现状……………………………………………………………2
1.4 本文的主要工作和论文结构…………………………………………5
第2章 不变特征检测与描述
2.1 几种常见的不变特征检测算法…………………………………………7
2.2 局部不变特征概述……………………………………………………………8
2.3 局部不变特征的描述方法……………………………………………… 9
2.4 尺度不变特征（SIFT）算法………………………………………………… 10
2.5 本章小节……………………………………………………………………………11
第3章 SURF算法特征点的检测与描述
3.1 SURF算法的相关理论………………………………………………………12
3.2 SURF特征点的检测与描述…………………………………………………14
3.3 本章小节……………………………………………………………………………16
第4章 SURF算法代码分析
4.1 原始SURF算法代码分析……………………………………………………17
4.2 改进SURF算法代码分析…………………………………………………21
4.3 本章小结…………………………………………………………………………… 24
第5章 改进SURF算法在图像配准中的应用
5.1 特征点检测算法的改进………………………………………………25
5.2 特征点匹配算法的改进……………………………………………………25
5.3 实验结果与分析………………………………………………………… 26
5.4 本章小节………………………………………………………………………30
结论 …………………………………………………………… 31
参考文献 ……………………………………………………… 32
致谢 …………………………………………………………… 34
附录 …………………………………………………………… 35

本文主要工作
针对视频设备在动载体上出现的不稳定视频输出，研究一种改进的高精度运动矢量检测算法；通过采用SURF算法获得参考图像和当前图像中的兴趣点及其匹配关系，利用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配对并过滤掉由前景物体局部运动带来的全局运动矢量误差，从而获得高精度的运动估计矢量。SURF算法是一种基于快速鲁棒特征的匹配算法，它是一种针对 SIFT 运算速度慢的缺陷而对其进行全面改进并获得成功的加速算法，它不但在计算速度上有了很大的提高，而且在抗尺度变化、旋转、光照、仿射、几何变换等方面都有较好的表现。因此，项目拟选用该算法，并针对特征区域像素分布简单时，图像旋转、光照变化等会使图像特征点检测率下降现象，给出一种信息量扩展 SURF 检测算子的改进方法，通过阈值量化提高特征点的鲁棒性，提高算法的匹配精度。
本文涉及的研究内容主要包括：
（1）研究了基于特征点的图像配准方法，对常见的特征点进行研究。
（2）研究了SIFT图像特征提取和匹配算法，给出了SIFT算法的实现原理和步骤，并给出了SIFT算子的匹配步骤。
（3）研究RANSAC算法对于消除错误匹配的原理并给出了仿真验证。
（4）在SIFT算子的基础上，研究了SURF标准的SURF算子的提取过程。
（4）改进SURF算子在图像配准中的应用。
论文结构
第一章：绪论。主要介绍本课题的研究背景和意义，本项目的理论和实际意义，并给出了国内外的发展现状。最后，给出了本文的研究内容。
第二章：主要介绍图像配准的几种局部不变特征检测方法，如SUSAN，Harris，和SIFT算法。
第三章：深入详细的描述了由SIFT进化而来的SURF算法，对SURF的检测描述和特征点的匹配进行了介绍
第四章：改进SURF算子的提取与匹配。
第五章：改进SURF算子在图像配准中的应用。
第六章：总结和展望。本章总结了全文的工作和研究成果，指明了研究中的不足之处，最后明确了以后研究的重点和方向。