图像特征点提取及匹配算法研究论文

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1、本科毕业设计(论文)题目名称：学院：专业年级：学生姓名：班级学号：指导教师：二O一O年月日目录摘要IIIABSTRACTIV第一章绪论11.1研究背景11.2研究现状综述21.2.1特征点提取研究现状21.2.2特征点匹配研究现状41.3研究内容51.4论文组织结构6第二章图像特征点提取算法研究82.1Harris特征点提取算法82.1.1Harris特征点检测原理82.1.2Harris特征点检测步骤92.1.3实验分析92.2SIFT特征点提取算法122.2.1SIFT特征点提取算法原理及步骤122.2.2实验分析162.3本章小结19第三章改进

2、的H/S特征点提取算法203.1H/S算法分析203.1.1H/S算法提出的可行性分析203.1.2H/S算法结合方案研究213.2H/S算法实现223.2.1多尺度特征点检测223.2.2特征点描述233.3实验分析253.3.1算法评价标准253.3.2分情况特征点提取结果分析253.4本章小结27第四章基于H/S的特征点匹配方法294.1相似三角形方法局限性分析294.1.1三角形匹配原理29454.1.2三角形相似方法局限性314.2改进的相似三角形匹配方法实现314.2.1三角形选取方案研究324.2.2相似三角形检索方法改进334.2.3

3、多模板改进方法分析354.3实验结果与分析364.4本章小结39第五章工作总结与展望405.1工作总结405.2工作展望41致谢42参考文献4345摘要图像匹配是图像处理领域的基础课题，在图像拼接、全景视图、对象识别等计算机视觉方面有广泛应用。图像匹配分为基于灰度的方法和基于特征的方法，前者简单易行，但算法时间复杂度高，难以处理图像存在旋转和尺度变化等情况，后者在适应性和速度方面有很大优势，但图像特征的提取以及如何建立特征之间的对应关系一直是这类方法的研究难题。本文提出了一种新的特征点检测算法，并根据三角形相似原理，提出一种改进特征点匹配方法。本文首

4、先对两种特征点提取算法(Harris算法和SIFT算法)进行分析比较，Harris角点检测算法效率高，但对尺度变化和抗噪性的鲁棒性差，SIFT算法对尺度变化及抗噪性鲁棒性好，但算法时间复杂度高，且对图像纹理要求高，本文结合两种算法的优点，提出了一种新的H/S特征点提取算法，该算法特征点检测效率高，并且尺度不变性及抗噪性得到很大改善。在采用新的H/S特征点提取算法得到图像中特征点后，对特征点匹配方法进行研究。传统的三角形相似匹配方法虽然实现简单，鲁棒性好，但时间复杂度高，针对此局限性，本文提出了一种改进三角形匹配方法，将传统方法被动搜索相似三角形变为在

5、复数空间下选择基线后主动构造相似三角形，并利用特征点组成基线向量对应三角形组得到多个模板在实物图中匹配，提高了改进算法的实时性和稳定性。关键词特征点，H/S算法，机器视觉，相似三角形检索45ABSTRACTImagematchingisabasicprobleminthefieldofimageprocessing,ithaswideapplicationsincomputervision,suchasimagestitching,panoramicview,objectrecognitionandsoon.Itincludesgray-basedm

6、ethodandfeature-basedmethod.Theformermethodissimple,butthetimecomplexityofthisalgorithmishigh,especiallyit’sdifficulttodealwiththesituationsofimagerotationandscaling.Thelattermethodismuchmoreeasilyovercomingthedifficultieswhichencounteredbytheformermethod,buthowtocreatethecorre

7、spondingrelationshipsbetweentheimages’featuresisalwaysadifficultproblem.Anewfeaturepointextractingmethodisproposedinthisthesis,andanewmatchingmethodwhichisbasedonsimilartrianglesisproposed.Thethesisfirstlyanalysesandcomparestwokindsofextractingfeaturepointsalgorithms(Harrisalgo

8、rithmandSIFTalgorithm),Harrisalgorithmhashighefficienc