基于特征的图像匹配算法毕业设计论文(含源代码)
图像特征点提取及匹配算法研究论文
图像特征点提取及匹配算法研究论文1.SIFT算法：SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种经典的图像特征点提取算法。
该算法首先使用高斯滤波器对图像进行多尺度的平滑处理，然后使用差分算子来检测图像中的关键点，最后计算关键点的主方向和描述符。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，对于图像中存在较大尺度和角度变化的情况下仍能提取出稳定的特征点。
2.SURF算法：SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种快速的特征点提取算法，它在SIFT算法的基础上进行了优化。
SURF算法使用Haar小波响应来检测图像中的特征点，并使用积分图像来加速计算过程。
此外，SURF算法还使用了一种基于方向直方图的特征描述方法，能够提取出具有旋转不变性和尺度不变性的特征点。
3.ORB算法：ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种快速的特征点提取和匹配算法。
该算法结合了FAST角点检测算法和BRIEF描述符算法，并对其进行了改进。
ORB算法利用灰度值的转折点来检测图像中的角点，并使用二进制字符串来描述关键点，以提高特征点的匹配速度。
ORB算法具有较快的计算速度和较高的匹配精度，适用于实时应用。
4.BRISK算法：BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）算法是一种基于二进制描述符的特征点提取和匹配算法。
该算法首先使用田字形格点采样方法检测关键点，然后使用直方图来描述关键点的方向和纹理特征。
最后，BRISK算法使用二进制字符串来表示关键点的描述符，并使用汉明距离来进行特征点的匹配。
BRISK算法具有较快的计算速度和较高的鲁棒性，适用于大规模图像匹配任务。
总结起来，图像特征点提取及匹配算法是计算机视觉领域中的重要研究方向。
本文介绍了一些常用的特征点提取及匹配算法，并对其进行了讨论。
基于SIFT算法的图像特征匹配
基于SIFT算法的图像特征匹配周颖【摘要】SIFT特征匹配算法的原理在于生成特征点的SIFT特征向量，通过对特征向量之间的匹配来实现图像之间的匹配。
SIFT特征是一种尺度不变的局部图像特征，阐述生成SIFT特征向量的具体过程，包含尺度空间构建、关键点的检测和精确定位、关键点方向向量的确定和最终SIFT特征描述子的形成等步骤，以及根据形成的特征描述子进行图像的匹配。
根据实验结果得出SIFT算法可以有效准确地实现图像之间的匹配。
%The principle of SIFT feature matching algorithm is to generate SIFT feature vector of the characteristic points, through the matching of feature vector to realize the matching of the images. SIFT feature is a kind of local image characteristics which is invariant to image scale. Expounds the specific process of how SIFT feature vector is generated, including the building of the scale space, the detection of the key points and accurately positioning these points, determines the direction of the feature vector, and finally form the SIFT features vector and according to the vector to realize the image matching. According to the experimental results it is concluded that SIFT algorithm can effectively and accurately realize the matching of images.【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】6页(P63-68)【关键词】图像匹配;SIFT特征匹配;尺度空间;方向向量;特征描述子【作者】周颖【作者单位】四川大学计算机学院，成都 610065【正文语种】中文随着计算机行业的不断发展，二十世纪七十年代末MARR提出计算机视觉理论，认为计算机视觉是一种信息处理的过程，经过这一过程通过硬件计算机从图像中了解和发现外部世界的信息。
基于变换域和基于特征点的图像配准方法毕业论文
基于变换域和基于特征点的图像配准方法毕业论文目录摘要 ........................................................ 错误!未定义书签。
Abstract.................................................... 错误!未定义书签。
第一章绪论.. (1)第一节引言 (1)第二节论文研究的意义 (1)第三节图像拼接技术概述 (2)1.3.1 图像拼接技术的发展历程 (2)1.3.2 图像拼接技术的国研究现状 (3)第四节本文主要研究容和组织结构 (3)1.4.1 主要研究容 (4)1.4.2 论文组织结构 (4)第二章图像拼接流程 (6)第一节图像拼接的步骤 (6)第二节主要拼接步骤简介 (7)第三章图像预处理 (9)第一节相机成像原理模型 (9)3.1.1 摄像机垂直转动 (10)第二节图像预处理的容 (13)第三节本章小结 (14)第一节相位相关度法原理 (15)第二节基于二幂子图像的FFT对齐算法 (16)4.2.1 二幂子图像 (16)4.2.2 二幂子图像的对齐 (17)第三节本章小结 (18)第五章图像配准 (19)第一节图像配准的定义及关键要素 (19)5.1.1 图像配准的原理和图像变换 (19)5.1.2 图像配准的步骤 (21)5.1.3 图像配准的关键要素 (22)第二节常用的配准方法分析 (25)5.2.1 基于灰度信息的图像配准方法 (25)5.2.2 基于变换域的图像配准方法 (25)5.2.3 基于特征的图像配准方法 (26)5.2.4 配准算法的优缺点分析 (26)第三节基于变换域的图像配准方法 (28)5.3.1 相位相关技术原理 (28)5.3.2 傅里叶算法步骤 (29)第四节基于特征的图像配准方法 (31)5.4.1算法流程 (31)5.4.2 算法原理 (32)第六节本章小结 (41)第六章图像融合 (42)第一节直接平均融合法 (42)第二节多分辨率样条技术融合法 (43)第三节加权平均融合法 (43)第四节合方法优缺点分析 (45)第五节实验结果及分析 (47)第六节本章小结 (50)第七章图像拼接的实现与应用 (51)第一节图像拼接的实现 (51)第二节图像拼接的具体仿真过程 (54)第三节图像拼接的应用 (59)第八章总结与展望 (60)第一节总结 (60)第二节展望 (61)致谢........................................................ 错误!未定义书签。
图像拼接论文
基于特征点的图像拼接算法研究指导教师：学生姓名：学号：专业：计算机技术院（系）：信息工程学院完成时间：2013年11月摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接的过程由图像获取，图像配准，图像合成三步骤组成。
其中图像配准是整个图像拼接的基础。
本文研究了基于特征图像配准算法。
利用基于特征Harris角点检测算法提取出初始特征点对，实现实现特征点对的精确匹配。
最后用加权平均对实现图像融合。
实验证明该算法适应性较强，在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。
同时该算法准确率高，鲁棒性强，具有较高的使用价值。
关键词：：图像拼接图像配准特征点图像合成Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot．The image mosaic process consists of the following steps．Image acquisition, image registration, image fusion．fusion．Image registration is the important foundation of image mosaic．This article has studied a image registration algorithrm feature-based image registration algorithm．Firstly, corners are extracted using improved Harris operator to extract the initial feature point pairs. Then, the correct matching feature point pairs are used to realize the image registration．Finally,use the Weighted Average Fusion Rule to fuse the images.The experiment results indicate this algorithmhas better registration results under a variety of conditions such as different light ,bigger rotation and repetitive texture.At the same time, this algorithm has good effect in image registration, high accurate rate, strong robustness，higher use value．Key words:Image mosaic Image registration Feature points Image fusion目录第一章绪论 (1)1.1图像拼接的研究意义 (1)1.2国外研究现状 (1)第二章图像拼接基本理论 (3)2.1成像基础 (3)2.1图像变换模型 (3)2.2 图像拼接流程 (6)2.3图像配准算法 (6)2.4图像合成 (8)第三章基于特征的图像配准 (9)3.1 基于点的特征提取 (9)3.2 基于Harris角点检测算法 (9)3.3 特征点匹配 (10)3.3 图像融合 (11)第四章实验分析 (11)4.1 实验 (11)实验结论 (13)参考文献 (14)第一章绪论1.1图像拼接的研究意义随着计算机技术的发展，计算机在各个学科领域得到了应用。
基于特征的图像配准算法研究
基于特征的图像配准方法是目前比较流行的图像配准方法。它包括特征提取和特征匹配两个主要内容。本文以人脸图像作为配准研究对象。文章首先介绍了图像配准的相关基础知识,其后介绍了小波变换的基础知识并对小波的多分辨率分析的特性进行了分析,在此基础上提出了基于小波多分辨率特性的在尺度上进行特征提取的算法。该特征提取算法利用了小波的多分辨率特性,在不同的分辨率下利用小波变换提取边缘特征点,然后根据分辨率不同逐步实现由粗到精的匹配过程。在图像匹配相似度测试算法上,本文首先分析了各种不同的相似度测试算法,重点对归一化相似度测试进行了分析并对其在经过较大角度旋转情况下的匹配失误进行了分析,然后提出了一种改进的相似度测试算法。该匹配算法原理是基于对搜索窗口进行旋转然后进行相似度测试。在进行了基于特征的配准知识介绍之后,文章对图像配准后重建中使用的图像插值算法进行了介绍和分析。最后本文以一个计算机实现的实验模型对该算法的配准效果和算法性能进行了全面的测试并对测试结果进行了分析。总结展望部分对全文内容进行了总结并对本配准算法在人脸三位重建方向的应用价值进行了分析展望。
”这一课题。本文对医学图像配准的关键技术与核心算法进行了深入广泛的研究,并且在图像配准算法的评价方面做了许多研究工作。本文的主要工作如下:
(1)提出了基于局部特征和互信息相结合的方法。通过图像自身的局部特征直接计算出“粗”配准矩阵,然后以互信息作为尺度将粗配准的结果进行最优化,得到“精”配准结果。特征的引入有效的减少了全局匹配中互信息的计算量,提高了图像配准的时间效率和配准精度,减少了互信息自身存在的误配。
基于SIFT特征的图像匹配算法研究答辩稿
SIFT尺度空间示意图
2.特征点就是DoG空间的局 部极值点。为了寻找DOG 空间的局部极值点，每一 个采样点要和它所有的相 邻点比较，看其是否比它 的图像域和尺度域的相邻 点大或者小。
DoG尺度空间局部极值检测
3.直方图的峰值则代表了该关键点处邻域梯度的主方向，即作 为该关键点的方向。
主 方向
改进算法的时间复杂度
表7 不同尺寸的图像速度的对比
可以看出，改进的SIFT算子在时间复杂度上较SIFT算子大大降低， 更适用于海量的数据搜索。
设计总结
本文介绍了尺度空间理论，目的是模拟图像数据的多 尺度特征。SIFT特征就是在不同的尺度空间和位置提 取局部特征点。SIFT算法是一种基于局部特征描述的 算法，对于每个特征点，根据其邻域内的像素值决定 其描述子向量，较全局特征算法在大型数据库匹配中 有了更强的应用，但是由于SIFT算子的特征描述子向 量为128维，在存储中需要耗费较多的存储空间和匹配 时间。针对于SIFT算法维度较高的缺点，本人对SIFT 算法进行了改进。 本次毕业设计让我学会了许多东西，对算法的研究有 了较深刻的了解，提升了英语阅读能力和数学的应用 能力。
改进算子邻域的划分
实验及结果分析
改进算法在旋转和尺度变化下的匹配效 果
图1 一组包含旋转和尺度变化的图像
每张图片检测到的关键点数目见表1，将第2~6张图片分别和 第一张图像进行匹配实验，得到5组数据，见表2。 表1旋转和尺度变化下图像的关键点数
表2旋转和尺度变化尺度变化下，改进算法虽然比原算法的匹配效果 稍差，但也具有很好的匹配效果，在旋转和尺度变化下改进算法依然 有效
改进算法在光照变化下的匹配效果
图3 一组包含光照变化的图像
(图像匹配问题研究)毕业设计论文
UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 毕业论文题目图像匹配问题研究学生姓名学号专业班级通信工程指导教师学院计算机与通信答辩日期2012年图像匹配问题研究Research on Problem of Image MatchingXxx摘要图像匹配是图像处理领域中一项非常重要的工作。
图像匹配技术可以广泛用于目标识别与跟踪、立体视觉、变化检测、车场车牌识别、人脸识别、机器人导航、测绘等领域。
图像匹配的方法一般分为基于灰度的匹配方法和基于特征的匹配方法两大类。
本论文主要介绍了基于灰度匹配中的模板匹配算法和基于特征匹配中的SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征匹配算法，并对模板匹配算法和SIFT特征匹配算法进行了仿真。
关键词：图像匹配；模板匹配；SIFT算法AbstractThe image matching is a very important work in the field of image processing.Image matching technology, which can be widely used in target identification and tracking, stereoscopic vision, change detection, car license plate recognition, face recognition, robot navigation, mapping, and other fields.Image matching methods are generally divided into two major categories of gray matching and feature-based matching method.This paper introduces a template matching algorithm based on gray-scale matching and feature matching based SIFT (Scale Invariant Feature Transform) feature matching algorithm and template matching algorithm and SIFT feature matching algorithm for the simulation.Keywords:image matching; template matching; the SIFT algorithm目录第1章绪论 (1)1.1 图像匹配的定义 (1)1.2 图像匹配的背景和意义 (1)1.3 数字图像处理与分析 (2)1.4 图像匹配国内外研究现状 (4)第2章图像匹配 (6)2.1 图像匹配技术应用领域 (6)2.2 图像匹配算法分类 (6)2.2.1 基于灰度相关的匹配算法 (6)2.2.2 基于特征的图像匹配算法 (7)2.2.3 两类匹配算法的比较 (7)2.3 本章小结 (8)第3章基于灰度的图像匹配 (9)3.1 MAD算法 (9)3.2 序贯性检测匹配算法(SSDA) (10)3.2.1 序贯性相似检测匹配算法描述 (10)3.2.2 序贯性相似检测匹配步骤 (11)3.3 归一化积匹配算法 (11)3.3.1 归一化积匹配原理 (12)3.3.2 归一化匹配步骤 (13)3.3.3 归一化实现过程 (13)3.4 基于模板的图像匹配 (13)3.4.1 模板图像匹配基本原理 (13)3.4.2 模板图像匹配程序仿真 (15)3.4.3 结果分析 (17)第4章基于特征的图像匹配 (18)4.1 尺度空间理论 (18)4.2 高斯尺度空间 (19)第5章SIFT特征匹配 (20)5.1 SIFT简介 (20)5.1.1 SIFT主要思想 (20)5.1.2 SIFT算法的主要特点 (20)5.1.3 SIFT算法步骤 (20)5.2 图像的初始化 (20)5.3 尺度空间 (21)5.3.1 建立高斯金字塔 (22)5.3.2 建立DoG金字塔 (22)5.4 确定特征点主方向 (23)5.5 SIFT特征向量的匹配 (24)5.6 SIFT程序仿真 (24)5.6.1 相位变换的图像匹配 (24)5.6.2 仿射变换的图像匹配 (24)5.6.3 亮度变换的图像匹配 (25)5.6.4尺度缩放变换的图像匹配 (25)5.6.5 结果分析 (28)结论 (29)参考文献 (30)附录I 外文文献翻译 (31)附录II 程序清单 (59)致谢 (66)第1章绪论1.1 图像匹配的定义所谓图像匹配[1]是指在一幅（或一批）图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域（子图像）的过程。
基于SIFT算法的图像匹配方法-本科毕业论文
摘要图像匹配是指通过一定的算法在两幅或多幅影像之间识别同名点的过程。
图像匹配技术是图像处理技术中的重要研究内容，是图像信息领域之中的一项重要技术，同时它也是其它一些图像分析技术的基础。
正由于其应用的广泛性，使得匹配算法的研究逐步走向成熟。
图像匹配是一个多步骤的过程，不同的匹配算法之间步骤也会有很大的不同，效果也有较大的出入。
SIFT算法是一种基于尺度空间的算法，该算法特征是图像的局部特征，使其对旋转、尺度缩放、亮度变化具有保持不变性，对视角变化、方式变换、噪声也具有良好的稳定性，同时SIFT算法具有独特性好、信息量丰富，运行速度快等特点。
本课题研究了基于SIFT算法的图像匹配方法，论述了SIFT算法的实现过程。
通过实验，探寻SIFT在亮度变化、尺度变化、旋转变化下的匹配效果。
并运用SIFT 算法实现物体识别。
关键字：图像匹配，尺度空间，稳定性， SIFT算法，物体识别ABSTRACTImage matching refers to the process of identify homonymy points between two or more images by a certain algorithm. Generally speaking, Image matching technology is of important, not only in the application of image processing technology, but also in the field of pattern information. Besides, it is also the basis of some other technology of image analysis. Therefore, it would seem that further investigation about image matching technology is needed.Image matching is a multi-step process. Different matching algorithm would have different calculate steps and results. In addition, SIFT is an algorithm based on scale-space, which feature is the local features of the image, its rotation, scale zooming, brightness variation have the advantage of invariability, and the change of viewpoint ,pattern transformation, noise also has good trait of stability. Meanwhile, the SIFT algorithm has the characteristics of good uniqueness, huge information, faster running speed and so on.This article presents that the method of image matching what based on SIFT algorithm, and summarize that the implementation procedure of SIFT algorithm as well as explores the matching results of SIFT in the aspect of brightness variation, scale variation and Rotation variation.Besides, it also discusses the way of object recognition by use of SIFT algorithm.Keywords:image matching, scale-space, stability, SIFT algorithms, object recognition1 绪论 (1)1.1研究的背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3研究内容和目标 (3)1.4 章节安排 (3)2 图像匹配 (5)2.1 图像匹配技术概述 (5)2.2 图像匹配技术的定义 (5)2.3 图像匹配算法分类 (6)2.4 本章小结 (6)3 尺度空间理论 (7)3.1 尺度空间理论 (7)3.2 高斯尺度空间 (7)3.3 本章小结 (8)4 SIFT特征匹配 (9)4.1 图像的初始 (10)4.2 尺度空间极值检测 (10)4.3 精确定位特征点的位置和所在的尺度 (14)4.4 确定特征点的主方向 (17)4.5 生成SIFT特征向量 (18)4.6 SIFT特征向量的匹配 (20)4.7 本章小结 (21)5 实验结果及分析 (23)5.1 SIFT特征提取实验结果 (23)5.2 特征匹配实验结果 (24)5.3 图像匹配应用——物体识别 (29)5.3 本章小结 (36)6 总结与展望 (38)6.1 总结 (38)6.2 展望 (38)参考文献 (40)致谢 (41)附录 (42)1.1研究的背景及意义二十一世纪，人们进入一个信息爆炸的时代，获取的信息的方式也呈现出多样性，早已不仅仅局限在数字、符号、文本等信息，越来越多的信息是以图像的信息在传递，图像信息的比重也越来越大，人们已经从一个读字的时代逐渐在迈向一个读图时代。
基于SIFT特征的图像匹配算法实现
中图分类号
Ｉ ｍ ｐｌ ｅ ｍｅ ｎｔ ａｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｍａ ｔ ｃ ｈｉ ｎｇ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ Ｂａｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＳＩ ＦＴ Ｆｅ ａｔ ｕｒ ｅ
Ｗ ＡＮＧ Ｄｏｎ ｇ ＸＩ Ａ Ｙｉ ＹＩ Ｎ Ｍｕ ｙ ｉ ＣＨ ＥＮ Ｙｕ ｌ ｉ ｎ ＬＩ Ｗｅ ｉ ＬＩ Ｕ Ｚｈｏ ｎ ｇ ｆ ｅ ｎ ｇ
的Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ源代码 ， 并将 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法应用到实际图像的特征提取和匹配 中。实验结果表 明， Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算法提取的特征点对 图像缩 放、 视点变化等 具
有很好的适应性和准确性 ， 可 以应 用 到 图像 识 别 及 图 像 重 建 等 领 域 。 关键词 尺 度 不 变 特 征 变 换 ；特 征 提 取 ；图像 匹配 ；尺 度 空 间
这里 首先 给出一个描 述 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特 征 的结构体 和一个 存 储特征点信息 的结构体 ：
（ ２ ． Ｃｈ ｏ ｎｇ ｑ ｉ ｎ ｇ Ａｅ ｒ ｏ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ Ｐｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈｎ ｉ ｃ ｏ ｌ Ｃ ｌ ｅ ｇ ｅ ，Ｃｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎｇ ４ ０ ００ ２ １ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ａ ｉ ｍ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｉ ｎ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｉ ｎ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｎ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ（ ＳＩ ＦＴ）ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ，ｔ ｈｅ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｗａ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ｉ ｎ ｄｅ ｔ ａ ｉ ｌ ．Ｔｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｓ Ｉ ＦＴ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｗｅ ｒ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ，ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐｌ ａ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ
基于SIFT特征的图像配准(Matlab源代码)
基于SIFT特征的图像配准（附Matlab源代码）本文先给出了采用SIFT方法进行图像配准的实验原图以及实验结果，最后附上Matlab 源代码。
实验一：实验一的图像（见图1.1）是本人自己拍摄的，然后由软件裁剪成400×400像素而成，其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分，且具有一定的旋转。
这是一般难度的图像配准。
（图1.1 参考图像（左图）和待配准图像（右图））经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图1.2所示。
（图1.2 经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对）配准后的图像见下图1.3所示。
（1.3 配准后的图像）实验二：实验二的图像（见图2.1）是本人自己在同一地点不同角度拍摄的，然后由软件裁剪成600×450像素而成，其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分，且具有一定的旋转。
这是具有一定难度的图像配准。
（图2.1 参考图像（左图）和待配准图像（右图））经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图2.2所示。
（图2.2 经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对）配准后的图像见下图1.3所示。
（2.3 配准后的图像）实验三：实验三的图像（见图3.1）是两幅SAR图像，大小为400×400像素，其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分，且具有一定的旋转。
这是具有难度的图像配准。
（图3.1 参考图像（左图）和待配准图像（右图））经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图3.2所示。
（图3.2 经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对）配准后的图像见下图3.3所示。
（3.3 配准后的图像）要自行下载，下载链接为/s/1pJL4SB5，需要*.m格式的源代码的，到/download/destiny0321/9204877进行下载。
Zoo_main.mclose all;clear all;clc;im1=imread('image data\image3_1.jpg'); im2=imread('image data\image3_2.jpg');gray1=zoo_x2gray(im1);gray2=zoo_x2gray(im2);[des1,loc1]=zoo_sift(gray1);[des2,loc2]=zoo_sift(gray2);figure;zoo_drawPoints(im1,loc1,im2,loc2);Num=3;Thresh=0.85;match=zoo_BidirectionalMatch(des1,des2,Num ,Thresh);clear des1des2loc1=loc1(match(:,1),:);loc2=loc2(match(:,2),:);figure;zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2);agl=zoo_getRotAgl(loc1,loc2);figure;zoo_drawRotAglHist(agl);opt=zoo_optIndex(agl);loc1=loc1(opt,:);loc2=loc2(opt,:);figure;zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2);T=zoo_getTransMat(gray1,loc1,gray2,loc2); im=zoo_imRegist(im1,im2,T);figure,imshow(im);zoo_x2gray.mfunction gray=zoo_x2gray(im)if length(size(im))==3gray=rgb2gray(im);elsegray=im;endgray=uint8(medfilt2(double(gray)));zoo_sift.mfunction [des,loc]=zoo_sift(im)[row,col]=size(im);f=fopen('tmp.pgm','w');if f==-1error('Could not create file tmp.pgm.'); endfprintf(f, 'P5\n%d\n%d\n255\n', col, row); fwrite(f,im','uint8');fclose(f);if isunixcommand = '!./sift ';elsecommand = '!siftWin32 ';endcommand = [command ' <tmp.pgm >tmp.key']; eval(command);g=fopen('tmp.key','r');if g==-1error('Could not open file tmp.key.');end[header,cnt]=fscanf(g,'%d %d',[1 2]);if cnt~=2error('Invalid keypoint file beginning.'); endnum=header(1);len=header(2);if len~=128error('Keypoint descriptor length invalid (should be 128).');endloc=double(zeros(num,4));des=double(zeros(num,128));for k=1:num[vector,cnt]=fscanf(g, '%f %f %f %f', [1 4]);if cnt~=4error('Invalid keypoint file format');endloc(k,:)=vector(1,:);[descrip, count] = fscanf(g, '%d', [1 len]);if (count ~= 128)error('Invalid keypoint file value.');enddescrip = descrip / sqrt(sum(descrip.^2));des(k, :) = descrip(1, :);endfclose(g);for k=1:size(des,1)des(k,:)=des(k,:)/sum(des(k,:));enddelete tmp.key tmp.pgmzoo_drawPoints.mfunction zoo_drawPoints(im1,loc1,im2,loc2)im=zoo_appendingImages(im1,im2);imshow(im);hold onset(gcf,'Color','w');plot(loc1(:,2),loc1(:,1),'r*',loc2(:,2)+size(im1,2),l oc2(:,1),'b*');hold offzoo_BidirectionalMatch.mfunctionmatch=zoo_BidirectionalMatch(des1,des2,Num ,Thresh)X=sum(des1.^2,2);Y=sum(des2.^2,2);XY=des1*des2';zoo_BidirectionalMatchcorr=XY./sqrt(X*Y');[corr1,ix1]=sort(corr,2,'descend');corr1=corr1(:,1:Num);ix1=ix1(:,1:Num);[row1,col1]=find(corr1>Thresh);match12=zeros(length(row1),2);match12(:,1)=row1;match12(:,2)=ix1(size(corr1,1)*(col1-1)+row1); clear corr1ix1row1col1[corr2,ix2]=sort(corr,1,'descend');corr2=corr2(1:Num,:);ix2=ix2(1:Num,:);[row2,col2]=find(corr2>Thresh);match21=zeros(length(col2),2);match21(:,1)=ix2(Num*(col2-1)+row2);match21(:,2)=col2;clear corr2ix2row2col2m1=match12(:,1)*10000+match12(:,2);m2=match21(:,1)*10000+match21(:,2);clear match12match=[];for k=1:length(m1)re=m1(k)-m2;idx=find(re==0);if ~isempty(idx)match=[match;match21(idx,:)];endend zoo_linePoints.mfunction zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2)im=zoo_appendingImages(im1,im2);imshow(im);hold onset(gcf,'Color','w');plot(loc1(:,2),loc1(:,1),'r*',loc2(:,2)+size(im1,2),l oc2(:,1),'b*');for k=1:size(loc1,1)text(loc1(k,2)-10,loc1(k,1),num2str(k),'Color','y',' FontSize',12);text(loc2(k,2)+size(im1,2)+5,loc2(k,1),num2str( k),'Color','y','FontSize',12);line([loc1(k,2) loc2(k,2)+size(im1,2)],...[loc1(k,1) loc2(k,1)],'Color','g');endhold offzoo_getRotAgl.mfunction agl=zoo_getRotAgl(loc1,loc2)ori1=loc1(:,4);ori2=loc2(:,4);agl=ori2-ori1;agl=agl*180/pi;zoo_drawRotAglHist.mfunction zoo_drawRotAglHist(agl)agl=agl(agl>-180);agl=agl(agl<180);hist(agl,180);hold onset(gcf,'Color','w');xlabel('Rotated Angle(¡ã)');ylabel('Number of Feature Point');hold offzoo_getTransMat.mfunctionT=zoo_getTransMat(gray1,loc1,gray2,loc2) gray1=double(gray1);gray2=double(gray2);N=size(loc1,1);iter=N*(N-1)*(N-2)/6;SEL=zeros(iter,3);count=1;for i=1:N-2for j=2:N-1for k=3:Nif i<j && j<kSEL(count,:)=[i j k];count=count+1;endendendendT=[];corr1=-1;for k=1:itersel=SEL(k,:);x1=loc1(sel,2);y1=loc1(sel,1);x2=loc2(sel,2);y2=loc2(sel,1);xy1=[x1';y1';ones(1,3)];xy2=[x2';y2';ones(1,3)];t=xy1/xy2;grayset=getMask(gray1,gray2,t);if isempty(grayset)continueendd1=grayset(1,:);d2=grayset(2,:);corr2=(d1*d2')/sqrt((d1*d1')*(d2*d2'));if corr2>corr1corr1=corr2;T=t;endendfunction grayset=getMask(im1,im2,T) [row1,col1]=size(im1);[row2,col2]=size(im2);T=T^(-1);grayset=[];for i=1:row1for j=1:col1xy1=[j;i;1];xy2=round(T*xy1);if xy2(1)>=1 && xy2(1)<=col2 &&xy2(2)>=1 && xy2(2)<=row2grayset=[grayset,[im1(i,j);im2(xy2(2),xy2(1))]];endendendzoo_imRegist.mfunction im=zoo_imRegist(im1,im2,T)sz=3*max(length(im1),length(im2));dim=length(size(im1));if dim==3[row1,col1,~]=size(im1);[row2,col2,~]=size(im2);im=zeros(sz,sz,3);else[row1,col1]=size(im1);[row2,col2]=size(im2);im=zeros(sz,sz);endcX=sz/3;cY=sz/3;if dim==3im(1+cY:row1+cY,1+cX:col1+cX,:)=im1; elseim(1+cY:row1+cY,1+cX:col1+cX)=im1; endT=T^(-1);for i=1:size(im,1)for j=1:size(im,2)xy1=[j-cX;i-cY;1];xy2=round(T*xy1);nx=xy2(1);ny=xy2(2);if nx>=1 && nx<=col2 && ny>=1 &&ny<=row2if i<=cY || i>=cY+row1 || j<=cX || j>=cX+col1if dim==3im(i,j,:)=im2(ny,nx,:);elseim(i,j)=im2(ny,nx);endendendendendim=imCrop(im);im=uint8(im);function im=imCrop(pic)if length(size(pic))==3gray=rgb2gray(pic);elsegray=pic;endSZ=length(gray);k=1;while k<SZif any(any(gray(k,:)))breakendk=k+1;endceil=k;k=SZ;while k>0if any(any(gray(k,:)))breakendk=k-1;endbottom=k;k=1;while k<SZif any(any(gray(:,k)))breakendk=k+1;endleft=k;k=SZ;while k>0if any(any(gray(:,k)))breakendk=k-1;endright=k;if length(size(pic))==3im=pic(ceil:bottom,left:right,:);elseim=pic(ceil:bottom,left:right);endzoo_appendingImages.mfunction im=zoo_appendingImages(im1,im2) if length(size(im1))==3[row1,col1,~]=size(im1);[row2,col2,~]=size(im2);if row1<=row2im1=[im1;zeros(row2-row1,col1,3)];elseim2=[im2;zeros(row1-row2,col2,3)];endelse[row1,col1]=size(im1);[row2,col2]=size(im2);if row1<=row2im1=[im1;zeros(row2-row1,col1)];elseim2=[im2;zeros(row1-row2,col2)];endendim=[im1,im2];zoo_optIndexfunction opt=zoo_optIndex(agl) [n,xout]=hist(agl,180);alpha=0.75;[~,IX]=find(n>alpha*max(n));n=n(IX);xout=xout(IX);theta=sum(xout.*n)/sum(n);rg=[theta-1,theta+1];opt=[];for k=1:length(agl)if agl(k)>=rg(1) && agl(k)<=rg(2) opt=[opt,k];endif length(opt)>=16breakendend。
毕业设计(论文)图像配准技术方法研究
图像配准技术方法研究摘要随着信息技术的迅猛发展，图像配准技术已经在军事、遥感、医学、计算机视觉等多个领域得到了广泛的应用。
图像配准技术是图像处理的一个基本问题，它是将不同时间、传感器或视角下获取的相同场景的多幅图像进行匹配的图像处理的过程。
三类图像配准的方法大致如下：基于灰度的图像配准方法。
基于变换域的图像配准方法。
基于特征的图像配准方法。
本文将应用这三种方法对图像配准进行研究。
并重点研究基于特征的图像配准方法。
关键词图像配准，特征点匹配，灰度插值，控制点的提取AbstractThe technology of image registration is being widely used in the military, remote sensing , medical, computer, visual and any other fields with the rapid development of information technology. The technology of image registration is a kind of process to match different pictures getting from different periods and different cameras but a same scene, it is a basic point to handle the pictures. There are three kinds of ways to do the image registration:According to the level of the color of gray getting from the pictures.According to transforming domains.According to the features The three kinds of ways will be used to discuss the image registration in the thesis, and the way according to the features will be discussed more in the thesis.Key words: Image registration, Match feature points, Gray inerpolation ,Collect the control points目录1.绪论 (1)课题研究目的及意义 (1)国内外对本课题涉及问题的研究现状 (1)2.研究方法与研究内容 (3)研究内容 (3)研究方法 (3)3.图像配准的常用方法 (4)图像配准的定义 (4)3.2基于灰度的图像配准方法 (5)3.3基于变换域的图像配准方法 (6)基于特征的图像配准方法 (8)特征提取 (8)变换模型 (10)坐标变换与插值 (13)图像配准实现 (17)4.实验设计及分析 (18)4.1图像配准实验一 (18)研究对象 (18)4.1.2 过程实现 (19)4.2图像配准实验二 (24)研究对象 (24)过程实现 (25)实验总结 (34)参考文献 (35)致谢 (36)附录 (37)课题研究目的及意义图像配准是遥感图像处理、目标识别、图像重建、机器人视觉等领域中的关键技术，是多传感图像融合的基础。
基于SIFT的图像匹配毕业设计论文
毕业设计（论文）题目基于SIFT特征的图像匹配毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要当今社会已经进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和数学的发展，图像信息处理能力和水平也不断提高，相应的也得到更多关注、研究和更加广泛的应用。
图像匹配是处理和解决各种图像信息的基础，已经成为虚拟现实和计算机可视化领域的研究热点。
基于机器学习的图像特征提取与匹配算法研究
基于机器学习的图像特征提取与匹配算法研究随着机器学习的发展，图像领域也出现了越来越多的应用。
其中，图像特征提取和匹配算法是图像处理中非常重要的一部分。
在计算机视觉、图像识别等领域，特征提取与匹配一般是解决问题的关键步骤。
本文就基于机器学习的图像特征提取与匹配算法进行探讨。
一、图像特征提取图像特征是指图像中的一些局部信息，如边缘、角点等。
在图像匹配、分类、识别等任务中，提取图像特征是非常关键的一步。
目前，常用的图像特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等。
其中，SIFT是一种较为常用的算法，其主要思路是在图像中提取关键点，对每个关键点提取局部描述符，即SIFT特征点。
SIFT算法提取的特征点具有尺度、旋转、光照不变性等特征。
SURF和ORB也是常用的特征提取算法，与SIFT相比，SURF算法对图像旋转不敏感，ORB算法在保证效率的情况下提取图像的旋转不变描述符。
随着深度学习的发展，基于深度学习的图像特征提取算法也得到了广泛应用。
例如基于卷积神经网络的特征提取模型VGG、GoogLeNet、ResNet等，这些模型在图像分类、检测等任务中，取得了较好的效果。
二、图像特征匹配图像特征提取后，需要对图像进行匹配。
图像匹配的目的是在不同场景下寻找相似的图像。
在图像识别、目标跟踪等领域，图像匹配是非常重要的一步。
通常，图像匹配可以分为特征点匹配和区域匹配。
特征点匹配是指对两幅图像中提取出来的特征点进行匹配，从而得到相似的特征点对。
OpenCV中提供了常用的特征点匹配算法，如FLANN匹配算法、暴力匹配算法、比例测试算法等。
区域匹配则是将图像分成若干区域，对区域内的特征进行匹配。
这一方法可以提取出图像的全局信息，常用的区域匹配算法有基于颜色直方图的匹配算法、基于SIFT的基准点策略等。
近年来，深度学习在图像匹配领域也得到了广泛应用。
例如Siamese网络、DeepCompare等深度学习匹配模型，这些模型可以直接对图像进行匹配，避免了传统的特征点提取过程。
基于图像特征点的快速匹配算法研究
基于图像特征点的快速匹配算法研究第一章绪论图像匹配是计算机视觉领域中的一个重要问题，它的主要目的是在两个或多个图像中找到相同的物体或者场景。
这个问题的应用场景非常广泛，比如在医学影像分析、机器人导航、智能交通监控、虚拟现实等领域都有很重要的应用。
图像匹配算法的研究是计算机视觉领域的热点和难点之一。
传统的图像匹配算法主要是基于特征点的匹配，其中特征点是一种本质稳定的图像特征，通过在图像中检测出它们，可以在不同图像中寻找相同的物体或者场景。
而图像匹配的主要问题在于特征点在不同图像中的描述可能存在差异，这就需要使用一种快速、准确的算法来进行特征点的匹配。
因此，本文将主要研究基于图像特征点的快速匹配算法。
第二章相关技术介绍在研究基于图像特征点的快速匹配算法之前，需要先了解一些相关的技术知识。
首先是图像特征点的检测与描述技术，包括了SIFT、SURF、ORB等算法。
这些算法通过在图像中检测出特征点，并将它们描述成一个向量，可以方便地进行特征点的匹配。
另一个相关的技术是图像特征点匹配算法，常见的有基于暴力匹配的算法和基于近似最近邻搜索的算法。
前者的复杂度较高，需要对每对特征点进行一次比较，因此不适合对大规模的数据进行匹配。
而后者则利用了数据结构和算法的优势，使得匹配速度大幅度提高。
第三章方法介绍基于图像特征点的快速匹配算法主要分为两个步骤，即特征点的检测与描述和特征点的匹配。
在特征点的检测与描述步骤中，可以使用SIFT、SURF等算法。
这些算法首先在图像中检测出特征点，并对每个特征点提取出一组描述子，将其表示成一个向量。
在特征点的匹配步骤中，可以使用基于近似最近邻搜索的算法。
具体来说，可以使用kd-tree等数据结构，将匹配图像中的特征点建立索引，然后在待匹配图像中搜索与之距离最近的特征点。
经过一些优化后，可以在较短的时间内完成特征点的匹配。
第四章实验与结果分析为了验证基于图像特征点的快速匹配算法的效果，我们对其进行了实验。
基于特征的图像配准方法研究
基于特征的图像配准方法研究摘要在信息高度化的今天，图像融合技术己经渗透到各个领域，在图像分析和处理中占有举足轻重的作用。
为了获得对同一场景或目标的更全面、准确和可靠的描述，融合技术利用多幅源图像配准信息，加以综合分析。
处理多源图像的配准问题正是图像融合要解决的问题。
图像配准是图像融合的前期工作，目的是消除待融合图像间的差异，配准精度的高低直接将决定图像融合的质量。
图像配准是将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行几何关系的匹配。
它的主要目的是去除或抑制待配准图像和参考图像之间几何上的不一致，包括平移、旋转、缩放等形变。
基于特征的图像配准方法主要存在两个难点：特征提取的多样性和相似性计算的复杂性。
本文针对这两个问题，主要做了以下几方面的工作： 第一，综合分析了各种边缘提取方法和在传统Harris角点算子模型的基础上，提出了Harris算子的改进方法。
第二，在图像匹配相似度测试算法上，本文首先分析了各种不同的相似度测试算法，重点分析了对齐度准则，并且用对其度准则处理角点的特征点对匹配问题，即根据特征点的角度直方图得到旋转角度，再计算所有特征点对在图像中的对齐度。
第三，将图像的特征信息与角度信息结合起来，提出了基于角点特征与对齐度相似结合的图像配准方法。
该方法只需计算提取出来的特征点，大大减少了计算量，同时在得到匹配点对的过程中，无须进行最优搜索，从而避免了陷入局部极值。
本文对图像配准方法中角点提取、角点匹配和伪匹配点的剔除及相似度检测等方面进行了分析和研究。
最后用MATLAB软件，在计算机上验证了该算法，并且全面分析了配准效果和算法性能。
通过结果能够看出，本文实现的配准方法配准精度高，可靠性好，能够实现图像的有效配准。
关键词：图像配准，特征提取，特征匹配，对齐度，图像融合RESEARCH ON IMAGE REGISTRATION ALGORITHMBASED ON IMAGE FEATUREABSTRACTToday in the advancement of information, image fusion has penetrated into all fields in image analysis and processing which plays a decisive role. In order to obtain the same scene or object of a more comprehensive, accurate and reliable description of the source, image fusion uses pieces of registration information and comprehensively analyzes. Handling multi-source image registration problem is the fusion problem to be solved. Image registration is the preliminary work of the image fusion. The purpose of the image registration is to eliminate the differences between images. The level of registration accuracy directly determines the quality of image fusion.In a different time, using different sensors, on different perspectives and on different shooting condition, Image registration matches the geometric relationship of the two or more images. Its main purpose is to be removed or inhibited the geometric inconsistencies of reference images and moving image registration, including translation, rotation, scaling deformation. Feature-based image registration method has two main difficulties: the diversity of feature extraction and similarity computation complexity. In this paper, in view of these two issues, the main job is as the following:Firstly, algorithms of edge and corner extraction operators has been comprehensively analyzed and based on many tasks of corner extraction detection, operator of the improved Harris method has been proposed.Secondly, in image matching algorithm, the article analyzes a variety of similarity testing algorithms, comprehensively analysis of the a the advantagesof alignment degree metric and use it in matching of corner feature point pairs , and based on the feature corner histogram obtain rotation angles, and calculate alignment degree of the feature points in image.Thirdly, the characteristics of the image information and the angle information has been combined with and new image registration methods based on corner features and the alignment degree of similarity of image has been proposed. In this way, only the extracted feature points have been calculated to reduce computation. At the same time, without the need for optimal searches corners has been matched in the process to avoid falling into local minimum.In this text, the corner detection, corner matching and eliminating of false matching points and affine transformation method have been analyzed and studied. Finally using MATLAB software, the computer show that the algorithm, and a comprehensive analysis of registration results and performance of the algorithm. Through the paper registration method it can be seen to achieve high registration accuracy, reliability and to be effective image registration. Keywords: Image Registration, feature detection, feature matching, Alignment Metric, image fusion目录摘要第一章绪论 (1)1.1 论文背景和选题意义 (2)1.2 图像配准技术研究现状和难题 (3)1.3 本文的课题内容介绍 (4)1.4 全文结构安排 (5)第二章 图像配准理论研究 (7)2.1 图像配准基本理论 (7)2.1.1 图像配准的框架 (8)2.1.2图像配准的数学模型 (9)2.1.3 图像配准的空间变换 (10)2.1.4 图像的插值 (12)2.2 图像配准方法综述 (16)2.2.1基于灰度相关的配准方法 (16)2.2.2 基于变换域的图像配准方法 (17)2.2.3基于图像特征的配准方法 (18)2.2.4 图像配准的另一类方法 (20)第三章基于角点特征的图像配准 (23)3.1 图像的边缘特征概述 (23)3.1.1 边缘特征 (23)3.1.2 边缘算子介绍 (23)3.2 常用的角点检测方法 (27)3.3 角点检测 (32)3.3.1 准备工作 (33)3.3.2 总体概述 (33)3.3.3 本文创新点 (34)3.3.4 算法步骤 (39)3.3.5 仿真图像及分析 (39)第四章 图像的相似度检测和图像配准仿真 (43)4.1 图像的相似性测度 (43)4.2 基于信息论的相似性测度 (44)4.３ 配准精度 (46)4.４ 程序流程 (47)4.５ 实验仿真 (51)4.６ 手工配准 (53)第五章 总结和展望 (55)参考文献 (57)致 谢 (60)攻读学位期间发表的学术论文目录 (61)第一章绪论科技的高速发展使我们快速步入了信息时代。
一种基于特征点的图像匹配算法
1
N
N-1
6
N
( x i - yi )
2
6
xi , n = log2 N ,近似系数 Cx = N ・ Mx /
i =0
i =1
. 对前述的 64 维特征描述符 x = { x0 , x1 , …,
Euclidean 距离越小 ,说明两样本越相似 .
查找一幅图像中关键点在另一幅图像中的对应 位置 ,即搜索该关键点在另一幅图像中 Euclidean 距 离最近的点 ,称为近邻搜索 . 近邻搜索的方法有多种. 最简单的穷尽搜索法 , 将源图像的关键点与目 标图像的关键点进行一一比对 ,找出 Euclidean 距离 最小的关键点对 . 这种方法原理简单 , 但是实现起 来效率最低 . 基于散列索引的查找算法可以提高搜索效率 , 但只是用于维度低的情况 . 提取的图像特征描述符 的维数都比较高 , 所以散列索引也不是很适用 . k 2d 树是一种效率很高的适合多维查找的二叉平衡搜索 树算法 ,在搜索 k 2 近 邻时很常用 . 但是在维数很高 的情况下 ,构建和平衡 k 2d 树的开销很大 , 最坏情况 下搜索效率与穷尽搜索相差无几 . 其他算法诸如 BBF
一种基于特征点的图像匹配算法
谭 磊, 张 桦 , 薛彦斌
(天津理工大学 计算机科学与技术学院 ,天津 300191 )
摘 要 : 本文提出一种图像特征点匹配算法 , 并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法 . 此算法采用
Harris角检测算子进行特征点提取 ,并为其分配特征描述符 . 在进行相邻图片的特征比对时 , 提出一种基于小波系
X s j, n和 X d j, n分别是尺度为 j时的近似系数与细节
基于Matlab的图像特征识别及匹配
基于Matlab的图像匹配定位知识点：最小距离分类法是分类器里面最基本的一种分类方法，它是通过求出未知类别向量X 到事先已知的各类别（如A，B，C等等）中心向量的距离D，然后将待分类的向量X归结为这些距离中最小的那一类的分类方法。
匹配之前，需要先将图像转换为灰度图，函数为rgb2gray，由于matlab对浮点型支持较为完善，我们还需将图像数据类型更改为double，函数为im2double。
之后再将原始图像补0，这样才能遍历图像的每一点，函数padarray。
1 测试1;（代码见matlab code（1））数据库图像不变，改变图像A：Figure 1数据库图像YBFigure 2图像A每对匹配计算时间：5s左右病人图像大小：767kb数据库图像大小：896字节每次运算时间：5到8s不等计算机运行内存：32GB（1）成功定位结果（2）差的定位结果（3）错误定位matlab code%（1）clear;close alltemplate_rgb = imread('C:\Users\yhjyf\Desktop\图像pipei\test01\模版图B/1.jpg');src_rgb = imread('C:\Users\yhjyf\Desktop\图像pipei\test01\匹配图A/1.bmp');%转换为灰度图template=rgb2gray(template_rgb); template = im2double(template);src=rgb2gray(src_rgb); src = im2double(src);figure('name','模板匹配结果'),subplot(1,2,1),imshow(template_rgb),title('模板'),%球的模板与原始图像的大小tempSize=size(template);tempHeight=tempSize(1); tempWidth=tempSize(2);srcSize=size(src);srcHeight=srcSize(1); srcWidth=srcSize(2);%在图片的右侧与下侧补0%By default, paddarray adds padding before the first element and after the last element along the specified dimension.srcExpand=padarray(src,[tempHeight-1 tempWidth-1],'post');%初始化一个距离数组 tmp:mj template:x%参见《数字图像处理》 Page561distance=zeros(srcSize);for height=1:srcHeightfor width= 1:srcWidthtmp=srcExpand(height:(height+tempHeight-1),width:(width+tempWidth-1));%diff= template-tmp;%distance(height,width)=sum(sum(diff.^2));%计算决策函数distance(height,width)=sum(sum(template'*tmp-0.5.*(tmp'*tmp)));endend%寻找决策函数最大时的索引maxDis=max(max(distance));[x, y]=find(distance==maxDis);%绘制匹配结果subplot(1,2,2),imshow(src_rgb);title('匹配结果'),hold onrectangle('Position',[x y tempWidthtempHeight],'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor','r'),hold off。
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诚信声明本人声明：我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。
本人签名：日期：2010 年05 月20日毕业设计（论文）任务书设计（论文）题目：学院：专业：班级：学生指导教师（含职称）：专业负责人：1．设计（论文）的主要任务及目标(1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。
(2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法2．设计（论文）的基本要求和内容（1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。
（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。
（3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。
（4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。
3．主要参考文献[1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006，22(6)，66-69．[2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)，65-66．[3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)，12-15．4摘要图像匹配技术是实现图像融合、图像校正、图像镶嵌以及目标识别与跟踪的关键步骤之一，已经广泛应用在图像识别以及图像重建等领域中。
简单来说，图像匹配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。
本文首先对现有图像匹配方法的进行分类、概述和简要的说明；分析了课题研究的背景，以及对国内外图像匹配的研究状况描述；其次对现有的图像匹配的几种常见算法进行简要的说明，其中着重介绍了基于特征的匹配的算法。
参考了一种基于图像灰度值特征点的快速匹配搜索算法，该算法利用得出的灰度值特征点作为搜索依据，通过实验，证实了该算法的快速性和准确性。
本文在对几种图像匹配方法的研究的基础上，采用基于灰度传统的方法、基于边缘特征的方法和基于一阶特征点图像匹配的方法进行图像匹配仿真，并对三种方法的快速性准确性做了比较。
再次比较基于灰度、基于边缘、基于一阶特征点图像匹配方法的优缺点。
不同的环境下每种方法各有优缺点，加入噪声时基于边缘特征图像匹配能够匹配成功，基于边缘特征图像匹配较另外两种匹配方法能够有效的抑制噪声干扰。
关键词：图像匹配；特征点；灰度匹配；特征点匹配ABSTRACTImage matching technique is one of the key steps to achieve image fusion, image correction, image mosaic, as well as target recognition and tracking and has been widely used in the areas of image recognition and image reconstruction. In a word, image matching is to find the spatial relationship between the two different images. Image matching can be divided into gray-based and feature-based matching.The paper firstly classified and briefly described the existing image matching methods and analysed the research background. Secondly, the paper explained several common algorithms of existing image matching, especially，the algorithm of feature-based matching. Based on the research of several image matching methods, the paper adopted traditional method based on gray level, the method based on edge features and the method based on first-order feature points image matching to conduct image matching simulation, and compared the rapidity and accuracy of them. Finally, the paper pointed out the advantages and disadvantages of the methods based on gray level, based on edge features and based on first-order feature points image matching. Each method has both the advantages and disadvantages in the different environment. Image matching method based on edge features can match successfully when noise is added, and can effectively suppress noise compared with other two methods.Key words：Image matching，Feature Points，Gray Matching，feature points matching目录前言 (1)第1章绪论 (2)第1.1节课题的研究背景 (2)第1.2节图像匹配的概述 (4)1.2.1图像匹配的概念 (4)1.2.2 影响图像匹配的主要因素 (5)第1.3节图像匹配的研究现状 (5)第2章图像匹配的几种算法 (7)第2.1节基于像素灰度相关的匹配算法 (7)第2.2节基于特征的匹配算法 (9)2.2.1特征点的描述 (10)2.2.2特征点的提取算法 (11)第2.3节基于边缘特征的匹配算法 (13)2.3.1 Roberts 边缘检测算子 (13)2.3.2 Sobel边缘检测算子 (14)2.3.3 Prewitt 边缘检测算子 (14)2.3.4 Canny 边缘检测算子 (14)第2.4节基于其它理论的图像匹配 (16)2.4.1基于小波变换的图像匹配算法 (16)2.4.2其它理论的图像匹配 (18)第3章基于灰度的图像匹配仿真 (20)第3.1节基于灰度图象匹配 (20)第3.2节灰度图像模板图的获取和匹配仿真 (21)第3.3节灰度图像旋转后匹配仿真 (23)第3.4节灰度图像加噪后的匹配仿真 (24)第4章基于边缘图像特征的匹配仿真 (27)第4.1节基于边缘图像特征的匹配 (27)第4.2节基于边缘特征的图像匹配理想情况下的仿真 (28)第4.3节加入噪声后基于边缘特征的图像匹配的仿真 (30)第4.4节基于边缘图像旋转后的匹配仿真 (32)第5章基于一阶特征点的图像匹配仿真 (33)第5.1节一阶特征点的定义 (33)第5.2节一阶特征点的寻找与匹配仿真 (35)第5.3节加入噪声的一阶特征点图像匹配仿真 (38)第5.4节旋转后的一阶特征点匹配仿真 (39)结论 (42)参考文献 (43)致谢 (45)前言数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。
与人类对视觉机理研究的历史相比，它是一门相对年轻的学科。
但在其短短的历史中，它却以程度不同的成功被广泛应用于几乎所有与图像有关的领域数字图像处理技术。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
在20多年的时间里，迅速地发展成为一门独立的有强大生命力的学科。
随着科学技术的发展，图像匹配己成为图像信息处理领域中一项非常重要的技术。
图像匹配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。
图像匹配技术是实现图像融合、图像校正、图像镶嵌以及目标识别与跟踪的关键步骤之一。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。
图像匹配主要研究匹配的准确性、快速性[1]。
基于特征的图像匹配方法近年越来越引起研究者的重视，各种新颖的算法不断涌现。
每种方法都有各自的优缺点和应用范围。
应用时应根据实际情况选取合适的配准方法。
若要求精度高，可考虑多次选取/匹配，每次选取/匹配特征点时，参考最近几次的情况，由粗到精递归求解；或者采用神经网络的学习机制，使匹配结果逐步精确，最终符合要求。
通过阅读大量的文献报道，可以知道未来的图像配准将进一步追求实时性、高精度和可靠性。
为减小运算量，可着眼于研究某一算法的快速算法；对一些运算量大的步骤寻找其简单的替代步骤。
本文先通过对图像匹配算法的作简要的说明,特别是基于特征图像匹配的算法;然后分析了图像匹配的算法的优劣；接着参考了一种基于图像灰度值特征点的快速匹配搜索算法，比较了基于灰度、基于边缘特征、基于一阶特征点图像匹配算法的准确性、快速性、抵抗干扰和旋转性能；最后比较了这3种算法在不同环境下的优劣性。
第1章绪论数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
数字图像处理的发展从20世纪20年代初的应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，到20世纪70年代图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系。
发展到现在，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
图像匹配技术是数字图像处理领域的一项重要研究，并已在计算机视觉、虚拟现实场景生成、航空航天遥感测量、医学影像分析、光学和雷达跟踪、景物制导等领域得到了广泛的应用。