近日,2024年度“中国图象图形学学会硕士学位论文激励计划”(又被称为中国图象图形学学会优秀硕士学位论文)评选结果揭晓。我院曹治国教授指导的2023届硕士毕业生赵伟越的硕士学位论文《基于坐标编码与概率置信度图的图像配准技术》从62篇推荐论文中脱颖而出,成功入选。
精度高、鲁棒性强以及高效的图像配准性能是三维重建、图像拼接、视频稳像等任务的关键。然而,光照变化、图像畸变、运动模糊、重复模式等干扰的存在,均会导致配准算法的性能急剧下降。尤其是对于重复模式、弱纹理和视差遮挡带来的匹配性能不佳问题,一直缺乏有效的解决手段。现有工作都只关注到描述子和特征匹配,而忽略了坐标表达的重要性,特别是没有在图像对之间构建统一的坐标表达,使得高重复模式下的图像配准性能难以保障。赵伟越同学的硕士学位论文从如何在待配准的图像对之间建立合适的坐标系结构、如何获得稳定可靠的坐标表达、并进而在各种不确定因素干扰下,如何实现鲁棒、高效、高性能的视频稳像等图像配准技术开展了研究。
基于几何不变性坐标编码的图像配准算法总体框图
赵伟越同学学位论文的创新点体现在:1、提出了基于几何不变性坐标编码的图像配准算法,研究了由锚点到重心坐标的坐标编码方式,理论上证明了能从成对图像中生成具有几何不变性的坐标表达。2、针对重心坐标系得到的编码坐标是否可信的问题,提出了基于概率坐标场的图像配准算法,设计的概率坐标场不仅拥有重心坐标的仿射不变性,还能反映其可靠性的置信度值,提升了坐标表达的鲁棒性。3,研究了基于概率置信度图与全帧渲染的视频稳像算法,将问题定义为非线性映射的不动点,通过最小化运动轨迹中的抖动量来实现稳像,并借助不动点迭代保证算法的收敛性。
基于概率坐标场的图像配准算法总体框图
基于概率置信度图与全帧渲染的视频稳像算法流程图
赵伟越同学将学位论文成果总结成学术论文,分别以第一作者发表于计算机视觉两个旗舰型刊物IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI,影响因子:23.6)、International Journal of Computer Vision(IJCV,影响因子:19.5)以及计算机视觉顶级会议International Conference on Computer Vision(ICCV2023)上,曾获第十九届中国图像图形学学会(CSIG)青年科学家会议优秀论文。同时,他还和其他同学合作先后在IEEE TCSVT等期刊,以及CVPR、AAAI等会议发表学术论文6篇。
第十九届中国图像图形学学会(CSIG)青年科学家会议优秀论文证书
据悉,“中国图象图形学学会硕士学位论文激励计划”为推动中国图像图形学领域的科技进步,鼓励创新性研究,促进青年人才成长而设立,每年由包括清华大学、北京大学、中科院等在内的国内各高校和科研院所推荐申报,中国图象图形学学会组织专家经形式审查、初评、公示、终评等程序评选,每年仅遴选出10篇硕士学位论文入选,竞争十分激烈。