图像快速匹配算法研究

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1、目录引言31图像匹配技术的发展和研究意义71.1图像匹配技术的发展和研究意义71.2图像匹配技术的研究现状71.3研究问题及内容92灰度匹配算法研究112.1基于图像灰度的匹配方法113灰度匹配算法数据实验分析133.1灰度匹配数据实验分析133.2基于邻域灰度编码的图像匹配算法的分析与实现133.3特征的匹配过程153.4特征比较结果处理183.5算法综合分析203.6试验与结果分析204特征匹配算法234.1基于边缘特征点的图像匹配算法234.2特征点提取234.2.1稳定特征点的确定244.

2、2.2特征点方向确定244.2.3特征点描述符的确定254.3图像匹配254.3.1NN算法254.3.2BBF搜索算法264.4实验结果274.5实验仿真295块模板匹配法34结论42致谢43参考文献45附录1源程序清单47沈阳大学毕业设计（论文）No摘要数字图像匹配是指将从同一场景拍摄的具有重叠区域的图像通过特征匹配方法，找出图像之间的对应关系。目前，图像匹配技术广泛应用于医学、生物、信息处理和其它领域，它已成为图像处理应用中不可或缺的技术。本文主要主要介绍了灰度相关的匹配方法和特征匹配，灰度

3、相关的图像匹配算法是图像匹配算法中比较经典的一种，很多匹配技术都以它为基础进行延伸和扩展。它是从待拼接图像的灰度值出发，对待匹配图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度。基于特征点的图像匹配方法对图像的显著特征进行提取，大大压缩了图像的信息量，使得计算量小，速度较快，而且它对图像灰度变化具有很好的鲁棒性。基于灰度相关的匹配方法的优点是原理简单，直观性好，计算量较小；缺点是只适用于具有水平或者垂直位移

4、方向上的两幅图像的匹配，根据所选择的模板的不同，基于灰度相关的匹配方法可以分为：线模板匹配法、比值模板匹配法和块模板匹配法。本文分别对3种匹配方法的算法原理和具体实现进行深入研究。关键词:灰度相关；线模板匹配法；比值模板匹配；块模板匹配;特征匹配48沈阳大学毕业设计（论文）NoAbstractDigitalimageregistrationisthesamesceneshotfromtheoverlappingregionoftheimagebyafeaturematchingmethodtofi

5、ndthecorrespondingrelationshipbetweentheimages.Currently,imageregistrationtechniquesarewidelyusedinmedicine,biology,informationprocessingandotherarea.Ithasbecomeanintegralpartofimageprocessingapplicationsoftechnology.Thispapermainlyintroducesthegrayco

6、rrelationmatchingandfeaturematching,graycorrelationimagematchingalgorithm.Itisaclassicalalgorithminimagematching.Manymatchingtechnologybasedonit’sextensionandexpansion.Matchingthesamesizeforaregionandinthereferenceimageregionsintheimageusedtheleastsqu

7、aremethodtocalculatethegrayvalue.Thisdifferencewasjudgedsimilaritytooverlappingregionsofimagestitching.Featurematchingmethodofcharacteristicimageswereextracted.Redu-cingtheamountofimageinformation,sothatitcangetasmallamountofcalculation,fast.Ithasvery

8、goodrobustnessforthechangeofimageintensity.Theadvantagesofmatchingmethodbasedongraycorrelationprincipleitssimpleness.Disadvantageisonlyapplicabletothedirectionofahorizontalorverticaldisplacementoft-hematchingoftwoimages.Accordingtothedifferent