基于计算机视觉的特征检测技术研究

作     者：朱士杰 

作者单位：太原科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：马峻

授予年度：2010年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：特征检测 相机标定 尺度不变特性 模板匹配 

摘      要：特征检测技术问题一直以来就是计算机视觉研究领域中的一个重要研究方向,而基于计算机视觉的特征检测技术中的特征匹配存在一个难题。因此研究一种精度高、鲁棒性强、性能稳定和适用性很强的特征匹配算法在计算机视觉中的任务依然艰巨,且具有很高的研究意义和实用价值。 论文的研究主要工作内容包括: (1)本文深入研究了计算机视觉相关基础理论,研究并实现了目标被测物体特征的提取及匹配,实验证明并达到了良好的效果。 (2)特征点提取方面,对传统的SUSAN算法、Harris算法进行了详细深入的研究,通过实验并进行实验结果对比分析,在比较经典的Harris特征点检测算法的基础上。本文在图像增强技术条件下采用一种改进的多尺度Harris角点检测算法。该方法具有误差较小、伪角点较少,错误率较低,精度较明显提高等优点。 (3)摄像机标定方面,为确定摄像机的具体位置、属性参数并建立相机成像模型,以确定空间坐标系中图像点与空间点的之间对应关系而进行相机标定,本文在深入研究传统标定方法和自标定方法基础上采用两步法标定方式,避免了传统标定方法设备要求高、操作繁琐等缺点,又较自标定方法精度高,参数也更具有鲁棒性。 (4)特征匹配方面,在比较特征匹配的算法基础上,本文详细研究和分析传统匹配算法的优缺点,采模板匹配方法,减少图像计算的复杂度,提高模板匹配的精度,实验验证了该算法进行特征匹配在特征匹配速率、匹配精度和匹配鲁棒性方面得到良好效果。