基于特征點(diǎn)的圖像匹配關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著人們獲取圖像的途徑的豐富和所獲圖像的種類的繁多，數(shù)字圖像處理里一些基礎(chǔ)性的研究方向變得更加至關(guān)重要。圖像匹配就是數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域里最基礎(chǔ)、最困難的內(nèi)容之一。圖像匹配技術(shù)已有多年的全面發(fā)展歷史，對(duì)它的研究己取得了巨大的進(jìn)展，其應(yīng)用也己全面展開。但由于圖像匹配的輸入數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性，以及不同的應(yīng)用對(duì)圖像匹配的要求各不相同，同時(shí)由于影響圖像匹配的因素的多樣性，導(dǎo)致圖像匹配問(wèn)題的復(fù)雜性，圖像匹配的技術(shù)還有待于進(jìn)一步的發(fā)展。研究圖像

2、匹配的方式及其相關(guān)的技術(shù)是目前國(guó)內(nèi)外熱點(diǎn)之一。
　　本文主要針對(duì)基于特征的圖像匹配關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，本文的主要做了如下工作：
　　1.對(duì)圖像匹配基本理論進(jìn)行了概括性的探討，對(duì)圖像匹配的關(guān)鍵要素、匹配性能進(jìn)行了簡(jiǎn)要說(shuō)明。通過(guò)對(duì)基于灰度相關(guān)的匹配、基于特征的匹配、基于變換域的匹配和基于模板的匹配特點(diǎn)的初步分析，找出基于特征圖像匹配的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，并作為本文研究領(lǐng)域。
　　2.對(duì)圖像特征的特征點(diǎn)提取中，主要研究了Harris特

3、征點(diǎn)提取法和SIFT特征點(diǎn)提取法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)Harris特征點(diǎn)提取法的會(huì)導(dǎo)致紋理信息較多的地方角點(diǎn)分布過(guò)密，使得特征點(diǎn)分布很不均勻，還可能漏掉一些實(shí)際的角點(diǎn)，運(yùn)算速度相對(duì)要慢一點(diǎn)。故本文采用SIFT算法提出特征點(diǎn)。
　　3.對(duì)SIFT算法進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)在圖像與高斯和卷積之前不對(duì)圖像放大一倍處理的方法，進(jìn)一步提高了SIFT算法的特征點(diǎn)的提取速度。
　　4.本文利用最近鄰NN算法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行匹配操作，并針對(duì)k-d樹搜索算法在對(duì)