基于机器学习的图像匹配方法研究

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1、单位１０１４４编号墅硕±学位论支题目／ｔ為Ｓ这石分１／Ａ誤咳４硏究生姓名巧（／＞（？＾届；＾為如而叶ｙ讀風业）导师姓名论文完成日期ｆ＼遂ｉ化＾欠參ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ分类号：TP31密级：ＵＤＣ：004编号：工学硕士学位论文基于机器学习的图像匹配方法研究硕士研究生：刘洪森指导教师：唐延东教授学科、专业：计算机软件与理论沈阳理工大学2015年12月分类号：TP31密级：ＵＤＣ：004编号：工学硕士学位论文基于机器学习的图像匹配方法研究硕士研究生：刘洪森指导教师：唐延东教授学位级别

2、：工学硕士学科、专业：计算机软件与理论所在单位：沈阳理工大学论文提交日期：2015年12月08日论文答辩日期：2016年3月08日学位授予单位：沈阳理工大学ClassificationIndex:TP31U.D.C:004AThesisfortheDegreeofM.Eng.MachineLearningBasedImageMatchingMethodsResearchCandidate:HongsenLiuSupervisor:Prof.YandongTangAcademicDegreeAppliedfor:MasterofScienceinEngineeringSpecia

3、lity:ComputerSoftwareandTheoryDateofSubmission:December08,2015DateofExamination:November08,2016University:ShenyangLigongUniversity巧阳理工大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中

4、明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期；＇辟＾月日＞学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：沈阳理工大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳理工大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后造用本授权书）学位论文作者签名＾指导教师签名日期：日期真．少７摘要随着智能化制造的大力发展，机器视觉已经

5、成为多种领域不可或缺的技术之一，而借助计算机对图像分析和处理的能力模拟人类视觉引导和控制机械结构动作，必然会成为智能制造的趋势。图像匹配技术作为机器视觉中的一项分支，是多种图像处理技术的关键步骤，匹配程度的好坏通常直接决定系统整体性能。但现有匹配技术已无法满足日益出现的新需求，急需新的理论。因此，本文针对图像匹配技术的研究进行了如下工作：1）首先对现有图像匹配技术进行综述，分析了图像匹配技术研究的目的和意义，按照基于像素灰度的图像匹配方法和基于特征的图像匹配方法分别总结当前国内外的研究现状，为后续研究工作奠定理论基础。2）针对基于像素灰度的匹配技术展开研究，在介绍了常见匹配算法

6、和算子的基础上，着重介绍一种被多种领域广泛应用的技术“Lucas-Kanade算法”，本文将对其进行深入学习和推导。3）针对基于特征的图像匹配技术展开研究，在介绍了经典的几类特征提取算子的基础上，着重分析一种基于图像边缘特征的匹配算法，经测试其对复杂场景、光照变化、遮挡等均具有鲁棒性。4）针对点模式匹配问题展开研究，对现有点模式匹配方法进行了详细分析，针对点模式匹配算法中存在的缺陷并结合多种机器学习方法提出了一种基于遗传算法的非刚性点集匹配算法，并通过对比实验验证其有效性。本文着重介绍的两种图像匹配技术能为一线工程人员提供直接有效的参考；提出的基于遗传算法的点集匹配方法不仅展现

7、了优秀的性能，更扩展了遗传算法的应用领域，为智能学习方法与传统匹配算法相结合的道路提供了一点参考。关键词：机器学习；图像匹配；遗传算法；非刚性；点模式匹配AbstractWiththerapiddevelopmentofintelligentmanufacturing,machinevisionhasbecomeoneoftheindispensabletechnologyinvariousfields.Withthehelpofimageanalysingandprocessingcapa