基于特征提取和描述的圖像匹配算法研究.pdf

1、圖像匹配是圖像處理和模式識別中的一種基本的手段和方法，它是指對不同拍攝設備或拍攝環(huán)境下獲得的兩幅或多幅圖像，找到圖像間的空間變換模型，建立圖像間的映射關系，進而對圖像進行匹配和對準的過程.它在視覺導航、遙感地形、目標跟蹤、圖像融合、醫(yī)療診斷、三維重建等很多領域都有著廣泛的應用.隨著應用要求的增加，對圖像匹配的時效性和精確性都提出了更高的要求.基于特征的圖像匹配技術的基本思路是從圖像中提取出能夠包含圖像有效信息的特征，然后對這些特征進行描

2、述，使得圖像對灰度變化、旋轉、視角和噪聲具有一定的魯棒性，最后通過特定的相似性度量準則對特征描述子進行匹配.
　　本文重點研究前人的各種圖像特征提取和特征描述的算法，并在此基礎上提出了一種新的圖像匹配算法.主要研究內容分為以下三個方面:
　　(1)系統(tǒng)地介紹了基于特征點的圖像匹配方法的幾項相關技術，包括:圖像預處理、尺度空間的建立、匹配點對提純、圖像匹配性能評估標準.
　　(2)詳細闡述了幾種經(jīng)典的特征點提取算法，包括

3、:Moravec角點、Harris角點、SUSAN角點、Fast角點、SIFT和SURF，并通過實驗給出各算法的檢測效果.此外，也介紹了特征點描述的兩種常用方法，包括基于梯度直方圖的局部描述子和基于二進制位串的局部描述子;然后分別介紹了幾種具有代表性的描述子算法.
　　(3)提出了一種實時魯棒的特征點匹配算法RRM，該算法首先通過微分操作確定圖像的邊緣區(qū)域和邊緣方向，接著找出邊緣區(qū)域中很可能成為特征點的錨點，然后使用主曲率剔除不穩(wěn)