復(fù)雜背景圖像中目標(biāo)定位技術(shù)的研究.pdf

1、圖像定位一般是指對目標(biāo)物體在多幅圖像中的同名點進行匹配，進而計算出其在三維空間的幾何位置。它是立體視覺系統(tǒng)的重要組成部分，在航空航天、機械制造等領(lǐng)域具有重要的研究價值和應(yīng)用意義。目前對復(fù)雜背景圖像中目標(biāo)的定位研究較為薄弱，多數(shù)是在背景較單一的實驗條件下進行，實用性差、不易推廣。針對這一現(xiàn)狀，本文設(shè)計一個處理復(fù)雜背景圖像的目標(biāo)定位系統(tǒng)，引入更加嚴格的角點評判標(biāo)準(zhǔn)和基于先驗知識的區(qū)域性尺度不變特征轉(zhuǎn)換(Scale-InvariantFeat

2、ureTransform，SIFT)算法等方法，提高定位精度。
　　 本文設(shè)計的目標(biāo)定位系統(tǒng)，首先對標(biāo)定板圖像進行去噪處理、角點檢測，采用張正友標(biāo)定法計算出攝像機參數(shù);然后，針對復(fù)雜背景圖像進行預(yù)處理提取特征，對同名點進行立體匹配;最后，利用雙目立體測量原理定位目標(biāo)。其中，各關(guān)鍵環(huán)節(jié)參數(shù)計算的精確度都會對最終的定位結(jié)果產(chǎn)生影響，因此要嚴格控制每個環(huán)節(jié)的誤差。一般的角點檢測算法不能保證檢測的有效性，本文引入角度判別和自適應(yīng)局部閾值

3、來提高檢測準(zhǔn)確度;同時在對特征點進行立體匹配時，提出基于先驗知識的區(qū)域SIFT算法:根據(jù)目標(biāo)對象的邊緣輪廓特征，限定特征點區(qū)域篩選出目標(biāo)物體上的特征點，并根據(jù)這些點的位置提取SIFT描述子進行匹配。經(jīng)過改進的SIFT算法消除了背景因素對匹配的影響，并且可以采集到更多有用的匹配對。實驗證明該方法與以區(qū)域為基元的匹配方法相比，具有更好的處理效果，為工程應(yīng)用打下了技術(shù)基礎(chǔ)。
　　 最后論文從角點距離、目標(biāo)變形度等多個方面對目標(biāo)定位結(jié)果