图像匹配问题研究 毕业设计论文

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1、UNIVERSITYOFTECHNOLOGY毕业论文题目图像匹配问题研究学生姓名学号专业班级通信工程指导教师学院计算机与通信答辩日期2012年3图像匹配问题研究ResearchonProblemofImageMatchingXxx66摘要图像匹配是图像处理领域中一项非常重要的工作。图像匹配技术可以广泛用于目标识别与跟踪、立体视觉、变化检测、车场车牌识别、人脸识别、机器人导航、测绘等领域。图像匹配的方法一般分为基于灰度的匹配方法和基于特征的匹配方法两大类。本论文主要介绍了基于灰度匹配中的模板匹配算法和基于特征匹配中的SIF

2、T（ScaleInvariantFeatureTransform）特征匹配算法，并对模板匹配算法和SIFT特征匹配算法进行了仿真。关键词：图像匹配；模板匹配；SIFT算法66AbstractTheimagematchingisaveryimportantworkinthefieldofimageprocessing.Imagematchingtechnology,whichcanbewidelyusedintargetidentificationandtracking,stereoscopicvision,changed

3、etection,carlicenseplaterecognition,facerecognition,robotnavigation,mapping,andotherfields.Imagematchingmethodsaregenerallydividedintotwomajorcategoriesofgraymatchingandfeature-basedmatchingmethod.Thispaperintroducesatemplatematchingalgorithmbasedongray-scalematc

4、hingandfeaturematchingbasedSIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)featurematchingalgorithmandtemplatematchingalgorithmandSIFTfeaturematchingalgorithmforthesimulation.Keywords:imagematching;templatematching;theSIFTalgorithm66目录第1章绪论11.1图像匹配的定义11.2图像匹配的背景和意义11.3数字图像处理

5、与分析21.4图像匹配国内外研究现状4第2章图像匹配62.1图像匹配技术应用领域62.2图像匹配算法分类62.2.1基于灰度相关的匹配算法72.2.2基于特征的图像匹配算法72.2.3两类匹配算法的比较82.3本章小结8第3章基于灰度的图像匹配93.1MAD算法93.2序贯性检测匹配算法(SSDA)103.2.1序贯性相似检测匹配算法描述103.2.2序贯性相似检测匹配步骤113.3归一化积匹配算法113.3.1归一化积匹配原理123.3.2归一化匹配步骤133.3.3归一化实现过程133.4基于模板的图像匹配133.4

6、.1模板图像匹配基本原理133.4.2模板图像匹配程序仿真153.4.3结果分析17第4章基于特征的图像匹配184.1尺度空间理论184.2高斯尺度空间19第5章SIFT特征匹配20665.1SIFT简介205.1.1SIFT主要思想205.1.2SIFT算法的主要特点205.1.3SIFT算法步骤205.2图像的初始化205.3尺度空间215.3.1建立高斯金字塔225.3.2建立DoG金字塔225.4确定特征点主方向235.5SIFT特征向量的匹配245.6SIFT程序仿真245.6.1相位变换的图像匹配245.6.

7、2仿射变换的图像匹配245.6.3亮度变换的图像匹配255.6.4尺度缩放变换的图像匹配255.6.5结果分析28结论29参考文献30附录I外文文献翻译31附录II程序清单59致谢6666第1章绪论1.1图像匹配的定义所谓图像匹配[1]是指在一幅（或一批）图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域（子图像）的过程。通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称为该模板待匹配的目标图像。图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉领域。图像

8、匹配的具体应用包括目标或者场景识别、在多幅图像中求解3D结构、立体对应和运动跟踪等。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像在一定程度上会存在灰度失真和几何畸变。同时，图像预处理过程会引入误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间存在着一定程度差异的原因。