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文檔簡介

1、圖像匹配技術是近代信息處理,特別是圖像信息處理領域中極為重要的技術。圖像匹配就是要根據(jù)參考圖像和實時圖像來選定某些特征、相似性準則及搜索策略進行相關運算,以確定匹配的最佳空間對應點。它主要研究的問題有特征空間、相似性度量和搜索策略三個方面。圖像匹配關鍵是要確定有效的匹配方法,要求匹配概率高、誤差小、速度快且適時性好。 圖像匹配的方法一般分為基于灰度的匹配方法和基于特征的匹配方法兩大類。本文主要針對基于灰度的匹配方法,研究了基于小

2、波變換的圖像匹配等幾種可提高匹配可靠性和定位精度的快速圖像匹配算法。主要完成了以下的工作: 首先介紹了圖像匹配技術的應用和研究現(xiàn)狀,分析了傳統(tǒng)圖像匹配算法的優(yōu)點與不足?;诨叶鹊南嚓P匹配算法,計算量大,結果較基于特征的匹配方法更為準確?;谔卣鞯钠ヅ渌惴?,對景象類型的適應能力不如基于灰度的算法。對于旋轉圖像匹配,當旋轉角度大時就會出現(xiàn)誤匹配,傳統(tǒng)的相關匹配方法都很難滿足其實時性的要求。 接著探討了采用灰度作為特征空間、以

3、去均值的歸一化互相關系數(shù)作為相似性準則、利用小波金字塔作為搜索策略的快速可靠的圖像匹配方法。為了提高圖像匹配速度,采用小波變換將圖像進行分解,首先在粗分辨率上進行匹配,然后在細分辨率上匹配。這種多分辨率金字塔結構匹配,極大地加快了圖像匹配速度。采用離散Hartley變換(DHT)計算互相關,與離散傅立葉變換(DFT)相比,Hartley變換是實數(shù)運算,減小了運算量和存儲量。 然后探討了用極坐標表示和K-L變換來減少匹配運算量、以

4、改進遺傳算法作為搜索策略來提高匹配速度和定位精度的快速有效的旋轉圖像匹配方法。為提高旋轉圖像匹配速度和精度,將旋轉圖像用極坐標來表示,用極坐標移動來相關圖像旋轉特性,通過K-L變換用有限的本征向量的線性組合來表示旋轉圖像,大大提高了旋轉圖像匹配的速度和實時性要求。采用改進遺傳算法作為全局性的搜索策略,把圖像匹配問題抽象為一個數(shù)值函數(shù)的優(yōu)化問題,極大地提高了搜索效率和匹配精度。為了驗證本文算法的有效性,作者進行了大量仿真實驗,結果表明:這

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