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1、太原科技大学
毕业设计（论文）设计(论文)题目：基于数字图像处理的SIFT算法的研究姓名学院（系）电子信息工程学院专业测控技术与仪器年级指导教师2016年6月日基于数字图像处理的SIFT算法的研究电子信息工程学院测控121202闫腾飞指导教师：王庆刚摘要：人类获取信息的方式都包括触觉、嗅觉、视觉、听觉等，而视觉更是人类获取外界信息最重要的方式,受视觉的启发,人类开始着手研究如何让机器拥有一套类似于视觉的获取外界信息的渠道,于是在二十世纪五十年代计算机视觉领域应运而生,无数人都在这一门崭新的领域内倾尽心血进行探索,随后,Marr教授在总结前人的基础上提出了最为具体的计算机视觉理论框架体系。在
2、计算机视觉理论当中,关于图像特征点的提取就是一个经典难题,为了更好的提取稳定的特征点,学者们做出了众多的探索,SUSAN算子、Harris算子和SIFT算子等特征点的提取方法就是在这不断探索中诞生的一小部分。在众多特征点的提取方法中,SIFT算法因其先天具有的多样优势从众多方法之中脱颖而出并且得到了较为广泛的应用,但是SIFT算法并没有做到尽善尽美，在实际运用中还存在着各种缺陷,计算维度过大导致运用SIFT算法在处理特征点的提取与匹配时无法满足我们对于算法实时性的要求,之后不断有学者对SIFT算法的缺点提出改进来加快原始SIFT算法的运算速度,常见的PCA-SIFT、SURF等改进算法就是
3、这一时期基于SIFT算法提出改进所获得的果实。本文首先简单介绍了计算机视觉和SIFT算法的发展背景和现状,在特征点的提取之中将SIFT算子和SUSAN、Harris算子进行横向比较突出SIFT算法的优越性,然后详细介绍SIFT算子的构建过程并通过仿真来展示特征点的提取效果,针对SIFT算法存在的实时性不强的缺点,本文将通过纵向比较的方法来简要介绍近年来学者们对于SIFT算法改进中运用较为广泛的的PCA-SIFT算法和SURF算法,随后通过使用计算机来模拟仿真实验展示两种改进算法对于特征点的提取效果，并具体说明在算法的改进之中所取得的成果。关键词:SIFT，特征点，计算机视觉TheSIFTa
4、lgorithmbasedondigitalimageprocessingresearchCollegeofElectronicalandInformationEngineeringmeasurementandcontrol121202YanTengfeiAbstract：Humanaccesstoinformationinawaythatincludesatouch,smell,sight,hearingand,whilevisionisforpeopletoobtaininformationfromoutsidethemostimportantway,Iinspiredbythevis
5、ion,humansbegantobegintostudyhowtomakethemachineshaveasimilartovisualaccesstooutsideinformationchannels,sointhefieldofcomputervision,inthefiftiesofthe20thcenturycameintobeing,millionsofpeopleareintheanewfieldofintrovertedtryhardtoexplore.Subsequently,ProfessorMarronthebasisofsummarizingtheproposed
6、thespecificcomputervisiontheoryframework.Inthetheoryofcomputervision,ontheimagefeaturepointsextractionisaclassicalproblem,inordertobetterextractstablefeaturepoints,scholarshavemademanyexploration,SUSANoperatorandHarrisoperatorandSIFToperatorfeaturepointextractionmethodisinthiscontinuouslypenetrati
7、ngthecablewasborninasmallpart.Inmanyfeaturepointsextractionmethods,SIFTalgorithmbecauseofitsinnatehasvariousadvantagesstandoutfrommanymethodsandgetmoreextensiveapplication,buttheSIFTalgorithmdidnotachieveperfecti
