基于图理论的图像结构量化描述及应用研究

The performance of image matching depends to a large extent on image description since the later is the basis and premise of the former. In order to improve the performance of image matching, from the perspective of image structure description, we will propose to construct succinct representation of image structure by defining quantitative indicatiors to describe and analyze the distribution and similarity of image structural elements. Specifically, we will define two quantitative indicators of image structural elements, distribution uniformity and similarity, which are validated by visual assessment and image matching experiments. Further, we will apply these indicators in two applications: optimal selection of image structural elements and matching-area suitability analysis. In selection of image structual elements, we use the indicators to evaluate the stability, distribution uniformity and similarity of structural elements comprehensively, based on which we select a set of elements benifical to image matching to describe the image structure. In matching-area suitability analysis, we use the indicators to evaluate the matching suitability of the candidate area and choose the most suitable area as the reference image. By quantitative description of image structure, the research of this project will effectively improve the performance of image matching and promote the development of related applications depending on image matching.

图像描述是图像匹配的基础和前提，图像匹配的结果在很大程度上取决于图像描述的好坏。为了提高图像匹配的性能，本研究拟从图像结构描述的角度出发，采用图理论建立描述和分析图像结构的量化指标，来分析图像中结构基元的分布情况和相似性情况，从而实现图像结构的简洁表达。具体地，我们拟定义图像结构基元的分布均匀度指标和相似性指标，通过视觉观察和图像匹配实验来验证指标的有效性，并将该指标推广到图像结构基元选取和景象区域适配性分析两个具体应用中。在图像结构基元选取中，我们拟利用该指标综合衡量图像结构基元的稳定性、分布均匀性和相似性情况，从而选取有利于图像匹配的一组结构基元来描述图像的结构；在景象区域适配性分析中，我们拟利用该指标综合衡量候选区域的适配性，从而选取可匹配性高的区域作为适配基准图。本项目对于实现图像结构的量化描述，提高图像匹配的性能，进而促进相关应用领域的发展，具有现实的理论意义和应用价值。

图像描述是图像匹配的基础和前提，图像匹配的结果在很大程度上取决于图像描述的好坏。为了提高图像匹配的性能，本研究拟从图像结构描述的角度出发，采用图理论建立描述和分析图像结构的量化指标，来分析图像中结构基元的分布情况和相似性情况，从而实现图像结构的简洁表达。具体地，我们拟定义图像结构基元的分布均匀度指标和相似性指标，通过视觉观察和图像匹配实验来验证指标的有效性，并将该指标推广到图像结构基元选取和景象区域适配性分析两个具体应用中。在图像结构基元选取中，我们拟利用该指标综合衡量图像结构基元的稳定性、分布均匀性和相似性情况，从而选取有利于图像匹配的一组结构基元来描述图像的结构；在景象区域适配性分析中，我们拟利用该指标综合衡量候选区域的适配性，从而选取可匹配性高的区域作为适配基准图。本项目对于实现图像结构的量化描述，提高图像匹配的性能，进而促进相关应用领域的发展，具有现实的理论意义和应用价值。