一种新的快速图像匹配算法
图像匹配的算法种类和原理
图像匹配的算法种类和原理
图像匹配是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，用于判断两个或多个图像之间的相似性或是否存在某种关联。
以下是几种常见的图像匹配算法和其原理：
1. 直方图匹配：该算法基于图像的颜色分布，通过比较两个图像的直方图来评估它们的相似性。
直方图是一种将图像像素值与其频率关联起来的统计工具。
2. 特征点匹配：该算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，然后比较两个图像中的特征点之间的距离或相似性来确定它们之间的匹配关系。
常见的特征点匹配算法包括SIFT、SURF 和ORB。
3. 模板匹配：该算法使用一个预先定义好的模板图像，将其与输入图像进行比较，找出最佳匹配的位置。
模板匹配算法通常使用相关性或差异性度量来评估匹配程度。
4. 形状匹配：该算法旨在比较图像中的形状特征，例如提取图像边界上的轮廓，并计算它们之间的相似性。
形状匹配通常与图像分割和轮廓提取技术结合使用。
5. 神经网络匹配：近年来，深度学习和卷积神经网络（CNN）等技术的发展为图像匹配带来了新的突破。
使用深度神经网络，可以学习到更高级别的特征表示，并通过训练模型来实现图像匹配任务。
这些算法各有优缺点，并且在不同应用场景下具有不同的适用性。
在实际应用中，经常需要结合多种算法来实现更准确的图像匹配结果。
又快又准的特征匹配方法
又快又准的特征匹配方法又快又准的特征匹配方法是计算机视觉领域中非常重要的一个问题。
特征匹配是指在两个或多个图像中找到具有相似性的特征点，并建立它们之间的对应关系。
特征匹配在很多应用中都有广泛的应用，如图像配准、目标检测和跟踪等。
在过去的几十年中，研究人员提出了许多特征匹配方法，其中一些方法即使在处理大规模数据集时也能提供很高的匹配准确性和效率。
下面将介绍几种又快又准的特征匹配方法。
1.SIFT（尺度不变特征变换）SIFT是一种非常经典的特征匹配算法，在很多应用中都被广泛使用。
它通过将图像中的特征点转换成尺度、旋转和亮度不变的向量，然后使用特征向量之间的欧氏距离来进行匹配。
SIFT算法具有很高的匹配准确性和鲁棒性，但在处理大规模数据集时会存在时间和空间复杂度较高的问题。
2.SURF（加速稳健特征）SURF是一种基于SIFT的改进算法，能够在保持较高匹配准确性的同时提高匹配的速度。
SURF算法用Hessian矩阵来检测特征点，并通过使用积分图像来加速特征描述子的计算。
这种基于加速稳健特征的特征匹配方法比SIFT更快、更鲁棒，适用于处理大规模数据集。
3.ORB（方向倒角二值描述子）ORB是一种在效率和准确性之间取得平衡的特征匹配算法。
它结合了FAST关键点检测器和BRIEF特征描述子，使用方向倒角二进制描述子来表示特征点，从而使得匹配速度更快。
ORB算法在实践中表现良好，尤其适用于移动设备上的实时应用。
4.BRISK（加速鲁棒特征）BRISK是一种能够提供快速、鲁棒特征匹配的算法。
它通过快速角点检测器来检测特征点，并使用二进制描述子来进行特征匹配。
BRISK算法具有较低的计算复杂度和内存消耗，并且能够在保持较高的匹配准确性的同时提供很高的速度。
TCH（局部联合二进制特征）LATCH是一种基于二进制特征匹配的算法，具有很高的匹配速度和鲁棒性。
LATCH算法通过使用快速特征检测器和局部联合二进制描述子来检测和匹配图像中的特征点。
一种用于图像匹配的快速有效的二分哈希搜索算法
基金项 目： 自然科Ａ ０ Ｚ３ ） “ ８３ 项 ２０Ａ ０ Ｚ１ 、 ９ Ａ １３２ 及 新世纪优秀人才 ” ０ 计划 （ Ｃ Ｔ Ｎ Ｅ－ ０ － ８） ６ ８２ 资助 ０ 作者简介 ： 何周灿（９４ ， １８ 一）西北工业大学硕士研究生 ， 主要从事高维图像特征匹配及计算 机视觉 等研究 。
不变特性 。因此， 本文采用 ｓ 描述 子用于 图像 ｗｒ
匹配 。
定查询半径 ｒ 根据三角不等式确定查询范 围并执 ， 行查询， 该方法建 立索引 的代 价 （ 主要是 聚类 ） 太
（） １ 相关 工作
Ｓ Ｔ描述子达 １８维 ， Ｉ Ｆ ２ 还有 的数据超过 １ ０ ０ ０ 维， 力求快速有效处理超高维数据 ， 是一个研究热点 和难点。人们研究了大量高维数据搜索算法 ， 从高 维数据集合的数据分布和空间分布角度 出发建立了 各种各样 的数据结构 ， Ｋ —ｅ 、 －ｅ ¨ Ｓ ． 如 Ｄ ｔ ｅ 】Ｍ ｔ ｅ 、Ｐ ｒ ｒ ｔｅ 引 ｒ ｅ［ Ｒｔ ｅ和 Ｂ Ｆ 、Ｄｓ Ｉｅ’等 。Ｋ ．ｅ —ｅ ｒ Ｂ ［ ｉｉａｃ［ ｔ１ Ｄｔ ｅ通 ｒ
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或检索、 基于视频 或者 图像 的三 维场景 重构 等 的 ＳＦ ＩＴ特征 时 ， 效率太 低。 ｉａｃ（ ｄｘ ｇｔｅ ｉ ｓ ｎｅ ｉ ｅｉ Ｄｔ ｎ ｎ ｈ 等。图像匹配包含 ２个部分 ： 建立特征描述子和 Ｋ Ｄｓ ｎｅ 采用 ｋ ｅｎ 聚类算法将数据空间划分为 ｉａｃ ） ｔ － ａｓ ｍ 近邻搜索。Ｍ ｋｌｃｙ ５ 细总结 了近 年来 的局 ｎ ｉ ａ ｚ ．详 ｏｊ ｋ 个不相交的类 ， 每一个类被当成是一个超球体， 超 部不变描述子的发展 现状 ， 并通过大量实验对各种 球体的中心作为参考点， 根据各个超球体 中数据点 描述子 的性 能 进行 对 比 ， 果 表 明 ＳＦ … 在 缩 放 、 结 ＩＴ 到参考点的距离建立一棵 Ｂ＋树。 对于查询点 ｇ 给 ， 旋转、 噪声甚至视点变换 的情况下表现出高可靠 的
图像处理中的特征提取和匹配算法
图像处理中的特征提取和匹配算法图像处理在日益热门的人工智能技术中扮演着一种重要的角色。
在图像处理中，特征提取和匹配算法是两个至关重要的步骤。
特征提取是通过分析图像的局部特点来创建描述图像内容的向量，而匹配是将不同图像的特征或特征向量进行比较，以确定它们是否相似。
本文将介绍几种常用的特征提取和匹配算法。
一、特征提取算法1.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种特征提取算法，它能够从不同的尺度和方向上提取图像的局部特征。
这种算法在检索和匹配图像中特别有用。
SIFT算法的基本思想是通过高斯差分算子得到一组尺度空间图像，通过高斯图像之间的差异来确定关键点，然后计算每个关键点的局部梯度的幅值和方向，最后形成一个基于梯度方向的特征描述符。
2.速度增强型稀疏编码（SLEEC）SLEEC是一种新型的高效特征提取算法。
与其他算法不同的是，SLEEC只需扫描一次训练数据即可获得最具代表性的特征。
该算法通过运用具有多个分辨率的降采样、随机稀疏和加速度分析三种技术提取特征，从而实现了比其他算法更高的准确性和速度。
二、特征匹配算法1.暴力匹配算法暴力匹配算法是一种基本的匹配算法，它实现了图像特征之间的精确匹配。
该算法通过比较两个图像之间的每个可能的匹配，来确定匹配的好坏。
虽然该算法的准确性很高，但是它非常耗时，因此只适用于小图像匹配。
2.基于Flann树的匹配算法基于Flann树的匹配算法通过对特征向量进行一系列分割和聚类，以快速找到大量数据中的相似匹配。
该算法不仅适用于大规模数据集，而且具有高效和稳定性。
3.随机抽样一致性算法（RANSAC）随机抽样一致性算法是一种常见的特征匹配算法。
该算法通过随机采样一对点来确定匹配，在这个过程中，通过迭代重复采样和检测结果，不断提高匹配模型的准确度。
结论：在图像处理和计算机视觉中，特征提取和匹配是核心算法。
不同的特征提取和匹配算法适用于不同的应用场合。
在实际应用中，为了达到对图像的快速识别和匹配，我们需要根据具体的需求，选择合适的特征提取和匹配算法。
快速匹配视觉图像的算法实现与优化
快速匹配视觉图像的算法实现与优化如今，视觉图像已经广泛应用到各个领域。
而对于视觉图像的处理，算法的速度和效率显得尤为重要。
在这篇文章中，我将会讲解如何实现快速匹配视觉图像的算法，并对其进行优化。
一、算法实现在实现快速匹配视觉图像的算法时，我们可以使用一种叫做SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）的算法。
它是一种用于图像特征提取的算法，由David G. Lowe于1999年发明。
SIFT算法执行的步骤如下：1.尺度空间极值检测。
这一步主要是通过高斯滤波器对图像进行卷积操作，来得到图像中的关键点。
2.关键点定位。
在这一步中，我们需要精确定位关键点的位置和尺度。
3.精确定位关键点方向。
一般情况下，关键点是不具有方向信息的，所以我们需要通过梯度方向直方图，来确定关键点的方向信息。
4.生成描述子。
在这一步中，我们需要对关键点附近的图像区域建立图像描述子。
描述子是由关键点周围的像素值、尺度、方向等信息产生的。
5.匹配。
在这一步中，我们需要利用描述子来进行图像匹配，最终得到匹配的结果。
以上是SIFT算法流程的主要步骤，但是对于实际应用中，我们还需要考虑到一些问题。
比如对于大规模的数据集，算法的速度会变得非常缓慢，所以我们需要针对性的对算法进行优化。
二、优化策略针对SIFT算法，我们可以采用以下几种优化策略：1.降低图像的尺寸。
图像的尺寸越大，算法的复杂度就越高。
因此，在进行匹配时，我们可以将图像尺寸进行缩小，以降低算法复杂度。
2.利用GPU加速计算。
在进行匹配时，我们可以使用GPU来加速计算。
GPU 比CPU具有更强的并行计算能力，可以提高匹配的速度。
3.采用快速 FFT 算法。
在进行高斯滤波器卷积操作时，可以采用快速傅立叶变换（FFT）算法。
使用FFT算法可以极大的提高卷积的速度，从而加速SIFT算法的实现过程。
4.通过在特征定位和匹配阶段中进行筛选，去除不必要的信息，减少计算量和存储空间。
SURF与FLANN算法结合的图像匹配方法
SURF与FLANN算法结合的图像匹配方法
SURF（Speeded Up Robust Features）是一种图像特征提取算法，FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一种快速最近邻搜索算法。
将这两种算法结合起来，可以实现高效准确的图像匹配。
图像匹配是指在一组图像中，找到与给定图像最相似的图像。
图像匹配在图像检索、
目标跟踪、增强现实等领域具有广泛的应用。
SURF算法对图像进行特征提取。
SURF算法通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的局部特征向量来描述图像。
SURF算法的特点是快速且具有稳定的鲁棒性，适用于各种图像变化情况。
接下来，FLANN算法将SURF提取的特征向量作为输入，构建一个近似最近邻搜索索引。
FLANN算法通过将特征向量映射到一个高维空间，并使用一种适合于高维空间的快速搜索
算法来找到与给定特征向量最相似的特征向量。
FLANN算法的特点是高效且具有较高的准
确性，适用于大规模的高维数据搜索。
通过计算匹配图像与给定图像之间的相似度，选取相似度最高的图像作为匹配结果。
相似度可以使用欧式距离、余弦相似度等度量方法进行计算。
选取相似度最高的图像作为
匹配结果，可以通过设置一个阈值进行筛选，只选择相似度超过阈值的图像。
图像匹配方法的优势在于可以处理图像的尺度、旋转、光照等变化，并具有较高的准
确性和鲁棒性。
将SURF与FLANN算法结合起来，不仅可以提高算法的速度和效率，还可以提高算法的准确性和鲁棒性。
这种图像匹配方法在实际应用中具有很大的潜力。
基于Sobel算子的快速图像匹配检索方法
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标 图像 矩 进 行 比对 处 理 ，通过 阀值 的 设 置 来判 断 图像 的 匹配程 度 ，进 而 达 到 图像 检 索的 目的 。
Ａｂ ｔ ａ ｔ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓ ａ ｆｓ ｍａ ｅ ｍａｃ ｉ ｇ ｒ ｔ ｅ ａ ｔ ｏ ． ｈ ｓ ｍｅｈ ｄ ｉ ｔ ｅ ｆ ｓ ｔ ｓ ｏ ｅ ｐ ｒ ｔｒｔ ｈ ｄ ｅ ｓｒ ｃ ：Ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｇ ｔ ｈ ｎ ｅｒ ｖ ｌ ｉ ｍｅｈ ｄ Ｔ ｉ ｔ ｏ ｓ ｈ ｉ ｔ ｏ ｕ ｅ Ｓ ｂ ｌｏ ｅ ａｏ ｏ ｔ ｅ ｅ ｇ ｒ ｏ ｅ ｏ ｇｎ ｌｉ ｇ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ， ｎ ｈ ｎ ｉ ｇ ｉ ａｉ ａｉｎ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ，ｏ ｎ ｏ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｅ ｇ ｆ ｔ ｅ ｆｔ ｒ ｉａ ｍａ ｅ ｉｆ ｒ ｔ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ａ ｄ ｔ ｅ ｍａ ｅ ｂ ｎ ｒ ｔ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｎ ｉ ｃ ｍｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｄ ｅ ｏ ｈ ｈ ｉ ｏ ｚ ｏ ｉ ｇ ｍｅ ｔ ｂｏ ｋ ｅ ｔ ｙ ｅ ｔａ ｔ ｎ ａ ｄ ｔｅ ｍｅ ｔ ｅ ｔ ｉ ｓ ａ ｄ ｃ ｍｐ ｒ ｈ ａ ｇ ｔｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｅ ｉ ｉ ｍａ ｅ ｍｏ ｎ ｓ ｌ ｃ ｎ ｉ ｘ ｒｃ ｉ ， ｎ ｈ ｎ ｍｏ ｎ ｓ ｎｉ ｅ ｎ ｏ ａｅ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ，ｅ ｔ ｉｓ ｗ ｔ ｎ ｔ ｏ ｔ ｔ ｈ ｔ ｅ ｔｒ ｓ ｏｄ ｔ ａ ｅ ｉ ｒ ｅ ｃ ｉ ｖ ｈ ｕ ｐ ｓ ｆｉ ｇ ｅ ｒ ｖ １ ｈ ｈ ｅ ｈ ｌ ｏ ｔｋ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ａ ｈ ｅ ｅｔ ｅ ｐ ｒ ｏ ｅｏ ｏ ｍａ ｅ ｒ ｔ ｅ ａ． ｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｍａ ｅ ｅｒｅ ａ ； ｍａ ｅｅ ｇ ｍａｃ ｉ ｇ ｙ ｗｏ ｄ ：ｉ ｇ ｔ ｖ ｌ ｉ ｇ ｄ ｅ； ｔ ｈ ｎ ｒｉ
一种新的快速图像细化算法研究与实现
ｌ细化方 法的分 类
近二 十年 来 ， 们 提 出 了许 多 细 化 算 法 ， ｕ ｎ等 人 调 查 了 不 下 １ ０种 细 化方 法 ， 将 其 分 为 两 类 ： 类 是 以 象 素 迭 代 删 除 为 基 人 Ｓｅ Ｏ 并 一 础 的方 法 ； 一 类 是 以 非象 素 为 基 础 的方 法 。前 者 又 叫 窗 口法 ， 利 用 一 个 窗 口算 子 依 次 从 左 到 右 ， 上 到 下 移 动 ， 另 是 从 根据 某 种 准 则 ， 确定 中心 象 素 的保 留或 删 除 ． 又 进 一 步分 为 串行 和 行 两 种 方 法 。串 行细 化 即是 一 边 榆 测满 足细 化 条 件 的 点一 边 删 除 细化 点 ， 它 并 行 细 化 即 是检 测 细 化 点 的 时候 不 进 行 点 的 删 除 只进 行 标 记 ， 在 检测 完 整 幅 图像 后 … 次性 去 除要 细 化 的点 。后 者 是 利 用 汉 字 或 图 而 一 像 结 构 特 征 的细 化 方 法 ， 获 得 高质 量 的细 化 效果 ， 算 法 复杂 ， 算 量 大 。 能 但 计
●
关 键 词 ： 字识 别 ； 化 算 法 ； 汉 细 特征 提 取 ； 图像 处理 中图 分 类号 ： Ｐ １ Ｔ ３１ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章编 号 ： ０ ９ ３ ４ （０ ０ １ — ４ ２ ０ １ ０ — ０ ４２ １ ） ６ ４ ８ — ３
Ａ ห้องสมุดไป่ตู้ ｓ ｍ ａ ｅ Ｔｈｉ ｎｇ Ａ ｌ ｒ ｔ Ｎｅ Ｆａ ｔＩ ｇ ｎｎｉ ｇｏ ｉｈｍ ａｎｄ Ｉ ｐｌｍ ｅｎ ａｔｏ ｍ ｅ ｔ ｉ ｎ
２模 板 匹 配 的 Ｒ ｓｎ细 化 算 法 ｏｅ
图像匹配算法的使用教程和实践技巧
图像匹配算法的使用教程和实践技巧随着计算机视觉技术的发展和应用的广泛，图像匹配算法扮演着重要的角色。
它能够将不同图像之间的相似性进行比较和匹配，被广泛应用于图像检索、目标跟踪、图像处理及计算机视觉等领域。
本文将为读者介绍图像匹配算法的原理、应用和实践技巧。
一、图像匹配算法原理图像匹配算法的实现基于图像特征的提取和相似性度量。
图像特征可以是颜色直方图、纹理特征、形状特征或者局部特征等。
而相似性度量可以通过欧氏距离、汉明距离、余弦相似度等方式来进行比较。
在图像匹配算法中，常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB等，而相似性度量方法则可以采用最简单的欧氏距离进行比较。
二、图像匹配算法的应用1. 图像检索图像检索是应用最广泛的图像匹配算法之一。
通过将待搜索图像与数据库中的图像进行比较和匹配，可以快速地找到相似或相同的图像。
这在电子商务、医学图像诊断、旅游导航等领域都有重要的应用。
2. 目标跟踪图像匹配算法也可用于目标跟踪。
每个目标都可以由一组特征描述，通过不断的图像匹配，可以实时地跟踪目标的位置、形状和运动状态。
这在视频监控、智能交通系统等领域具有重要的应用价值。
3. 图像处理图像匹配算法在图像处理中也发挥着重要作用。
通过图像匹配算法，可以实现图像的配准、图像融合、图像修复等处理。
这对于军事侦察、医学图像处理等领域来说非常重要。
三、图像匹配算法实践技巧1. 特征选择在进行图像匹配算法时，选择适合具体问题的图像特征非常重要。
不同的特征适用于不同的场景。
比如，对于纹理丰富的图像，可以选择使用LBP（局部二值模式）特征；而对于目标跟踪，使用SURF（加速稳健特征）特征效果较好。
2. 特征描述选择好特征后，需要使用适当的描述算法将特征进行描述。
常见的特征描述算法有Bag of Words、VLAD等。
这些算法能够将特征从高维空间映射到低维空间，减少计算复杂度和存储空间。
3. 相似性度量在比较图像相似性时，需要选择合适的相似性度量方法。
一种高效的图像局部特征匹配算法
和 ＧＯ Ｌ Ｈ描述 子的一半 ， 而却 具有与 ＳＦ 和 Ｇ Ｏ 然 Ｉｒ Ｌ Ｈ相 当的性 能 ； 高维特征 空 间最近邻搜 索阶段 ， 在
提出基于子向量的索引结构（ ｄｘ ｇｓ — ｃ ｒ，Ｓ ） Ｉ ｉ ｅｉ ｂｖ ｔｓ ＩＶ ， Ｖ算法比 Ｂ Ｆ Ｂ ｓＢｎＦｒ ） ｎ ｎ ｕ ｅｏ Ｓ Ｂ （ ｅ ｉ ｉｔ算法具有更 ｔ ｓ 高的搜索精度和更快的搜索速度。实验结果证明文 中 出的图像局部特征 匹配算法（ Ｄ Ｈ＋ Ｓ ） 提 ＧＯ Ｉ Ｖ 比 目前广泛使 用的 Ｌｗ ｏ ｅ的算 法【 ＳＦ Ｂ Ｆ 更加 高效 。 Ｊ ＩＴ＋ Ｂ ） （
域上计算 ８ 个梯度方 向直方 图， 这样每个关键点就 可 以产生 １８ 的特征 向量 。Ｓ Ｔ描述子 能够对 ２维 Ｉ Ｆ 图像旋转、 尺度缩放 、 线性光照变化甚至弱仿射变换 保持很好 的不变性 ， 具有很高的区分力。近年来 ， 人 们又提出了针对 ＳＦ 描述子的各种改进算法。Ｋ Ｉ Ｔ ｅ 等ｕ 刘提 出 了 Ｐ Ａ ＳＦ 描述 子 ， Ｃ —Ｉ Ｔ 在关 键 点 周 围 ４ １× ４ 区域内计算每个象素点 的垂直 和水平梯度 ， ｌ 组成 ３０ ２维特 征 向量 ， 后 利 用 Ｐ Ａ技 术 对 描 述 向量 ４ 然 Ｃ 进行降维。Ｐ Ａ Ｓ 描述 子能够有效地降低 特征 Ｃ —Ｉ Ｔ Ｆ 向量维数 ， 但是 Ｍ ｋｌｃ ｋ 等比较和评价了各 ｉ ａ ｚ 等¨ ｏｊ ｙ
的 刚性变换 保持 不变 。Ｂｏ ｎ等 对 尺度 空 间 中图 ｒｗ 像关键 点位 置周 围 ８× ８区域 进 行 采 样 并 提 取 出 ６ ４ 维 的描述子 ， 由于采 样 考 虑 了特 征 的主 方 向和 特 征
尺度 ， 因此该描述子能够对 图像间旋转变换和尺度 缩放保 持 不变 性 。Ｆｏａｋ等 用 一 组 不 同 阶 的微 ｌ ｃ ｒ 分算子组成描述子， 该描述子可以保持旋转不变性 。 Ｓｈｆ ｌ ｋ 和 Ｚｓ ｒ ａ…提 出了 组复滤波 器作 ｃａａ ｔ ｙ ｉ ｚ ｉｅ ｎ ｓｍ
主动立体视觉中一种新的图像匹配方法
（ Ｋ １ １０ ９ 资助 Ｘ ｌ４ ４ ５４） 第一作者简介 ： 潘淑杰 （ ９ ８ ） 女 ， １７ ～ ， 中国石油大学 （ 京 ） 士研 北 博 究生 ， 电工程学院。Ｅｍａ ：ａｘａｙ９ ３ ６ ．ｏ 。 机 － ｉ ｐｎｉｏｕ ２ ＠１３ ｃｒ ｌ ｎ
科
学
技
术
与
工
程
８卷
匹配 。
中图法分类号
Ｔ ３ １４； Ｐ９ ．
文献标志码
Ａ
近年来 ， 立体 视 觉 技术 已经 成 为 三 维 测量 领 域 的一个 重要 方法 ， 中对应 点 的立 体 匹 配是 立 体 视 其 觉技术 中 的一 个 难 点 。立 体 图像 常 用 的 匹 配 方 法 有基 于灰度 相关 的 匹 配和 基 于 图像 特 征 的匹 配 ， 基
邻 列 的对应 两两相 邻 行 点 构成 一 个 四边 形 区域 ， 根
据 大 点 的行 列码 对 四边 形 行 列进 行 行 列 编码 ， 即记
２ 图像 的立体匹配
２ １ 图像 中投影点 编码 ．
录下是 第列 第几个 四边 形 。 （） ５ 四边形 区域 内小 点 的排列 编码 ： 投 影 图案 中每 个 四边 形 区域 为 ５ ５阵列 的点 ， ｘ 小 点 的排列 就 是要 根 据 投 影 图 案 中大 点 确 定 的 区 域 的 五行五 列点 ， 把它 们 在 照 片 中 的对 应 投影 点按 行 列编 码 。如 图所示 ， 大点 Ｄ １和 Ｄ ２所 确定 的 设 １ １
第 ８卷
第２期 １
２０ ０ ８年 １ 月 １
科
学
技
术与工ຫໍສະໝຸດ 程 Ｖ０． Ｎ ． １８ ｏ ２１
Ｎ ｖ ２ ０ ｏ． ０８
一种快速准确的图像配准算法
一种快速准确的图像配准算法靳峰;冯大政【摘要】An image registration algorithm is proposed through the analysis of the objective function . There are two optimal solutions to the function : the biggest number of efficient point pairs and the image transformation matrix with the highest accuracy , which can be solved by two different point matching matrices . The algorithm gets the transformation matrix by the points described in the center symmetric local binary pattern ( CS‐LBP) , and obtains the efficient points by the statistical deflection angle order ( SDAO ) . The SDAO is a sample and accuracy descriptor that integrates the local structure and global information of images . By combining with the advantages of the two description methods , the algorithm achieves a high alignment accuracy and a small computational volume .%通过对图像配准目标函数的分析，提出了一种结合相似性和空间序列特征的配准算法。
一种简化、高效的NCC图像匹配算法
一种简化、高效的NCC图像匹配算法作者：吴忠潘杰李国广徐华夏锐来源：《科技传播》2013年第14期摘要归一化的相关相似性度量函数（Normalized cross correlation， NCC）图像匹配技术在电网在线监测中有着广泛的应用，然而运算量大，复杂度高，硬件实现困难。
本文针对电力检测环境固定的特点，提出一种简化的NCC算法。
该方法通过查找表实现NCC分母中的复杂运算，在一个匹配运算中可以减少1次开根号运算、2m×n次乘法运算和2m×n次加法运算，大大降低算法复杂度。
仿真结果表明简化的NCC算法在背景有限变化范围时是一种有效的匹配算法，但是当背景环境的变化过于剧烈时，其鲁棒性有待考验。
对于户内高压电力设备的图像识别应用，本文方法具有一定局限性，适合于背景环境变化范围不大的场合；但是对于户外高压电力设备的图像识别，具有广阔的应用前景。
关键词图像匹配；相关度量；硬件实现中图分类号TM727 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）95-0128-020引言随着我国电网规模的扩大，安全运行成为电网管理中最为重要的问题之一，而要实现该目标，原有的人工定期巡检已经不能满足发展的需求，因此电力在线检测技术近年来得到快速发展。
图像识别技术作为实时监控和故障诊断的一项重要技术，在未来电力在线检测中有着重要的应用价值。
图像匹配作为图像识别中一项可靠使用的技术，也是电力检测无人化中的一项基础技术，因此其研究有着重要的意义。
图像匹配技术大致分为三类：基于像素的图像匹配方法，基于特征的图像匹配方法和基于模型的图像匹配方法。
其中基于像素的图像匹配方法运算量大，但可实现性强，并且可靠性高。
基于特征的图像匹配方法，由于提取了图像的显著特征，因此匹配运算量小，速度快，但匹配之前的运算量比较大。
基于模型的图像匹配方法只适用于非刚体图像，因此应用范围有限。
针对电力系统对可靠性要求比较高的特点，本文选取了基于像素的匹配方法作为研究对象。
一种基于SIFT特征的快速图像匹配算法
第33卷第7期2016年7月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVol.33 No.7Ju l.2016一种基于SIFT特征的快速图像匹配算法杨松1，邵龙潭1宋维波2刘威21(大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室辽宁大连11022)2(大连海洋大学信息工程学院辽宁大连11023)摘要经典的SIFT算法具有良好的尺度、旋转、光强不变特性而广泛应用于图像匹配。
图像特征点较少时，匹配过程使用穷举法查找最近邻匹配点；当图像特征点较多时采用K D-T r e结构，而其检索过程存在“回溯”现象，这两种方法的匹配效率都不高。
为了提高特征点的匹配速度，提出改进的SP-T r e结构解决“回溯”问题。
在结点集分割时设置参数合理确定左右超平面位置，引入平衡因子作为结点分割方法选择的依据，采用近似最近邻搜索算法加快特征点匹配速度。
给出算法的详细实现过程，并应用两幅图像进行验证。
实验结果表明：SIFT特征向量采用改进SP-Tree结构在损失少部分匹配点的同时，提高了 SIFT特征点的整体匹配速度，适合于图像特征的实时匹配过程。
关键词 图像匹配SIFT特征KD-Tree SP-T r e e最近邻搜索中图分类号 TP391 文献标识码 A D0I：10. 3969/j.iss n.1000-386x.2016.07. 043A Q U I C K I M A G E M A T C H I N G A L G O R I T H MB A S E D O N S I F^T F E A T U R EYang Song1,2 Shao Longtan1Song Weibo2Liu Wei21(State Key Laboratory of Structural Analysis of Industrial Equipment,Dalian University of Technology,Dalian116024 ,Liaoning,China)2{Institute of Information Engineering,Dalian Ocean University,Dalian116023 ,Liaoning,China)Abstract Due t o i t s good invariant characteristics in scaling,rotation and light intensity,the classic SIFT algorithm has been widely used in image matching.I f there a re fewer image feature points,the exhaustion method i s used t o find the nearest matching point.I f there are more image feature points，KD-tree will then be used,but the backtracking phenomenon exists in i t s retrieval process,so the matching efficiency of both methods are low.In order t o improve feature points matching speed，we propose an improved SP-Tree structure t o solve the backtracking problem.The parameter a i s set t o determine a reasonable location about hyper-plane in node set segmentation，and a balancing factors p i s introduced as the choice basis for different node segmentation method，and the approximate nearest searching algorithm i s adopted，which can accelerate the speed of feature points matching.In the paper we give the detailed implementation process of the algorithm and the validations with two standard images.Experimental results show that the SIFT feature vector，by using a modified SP-Tree structure，at the expense of few matching points，greatly improves the overall speed of SIFT feature points matching.I t i s suitable for image features matching in real time.Keywords Image matching SIFT feature KD-Tree SP-Tree Nearest neighbour search〇引言图像匹配是一种研究同一场景中两个不同视角下的图像之间对应关系的技术，是计算机视觉应用研究的起点和基石，已广泛应用于图像的拼接与融合、目标的识别与跟踪、摄像机标定、图像检索以及三维重构等领域[1_4]。
基于NCC的图像匹配快速算法
基于NCC的图像匹配快速算法作者：杨通钰,彭国华来源：《现代电子技术》2010年第22期摘要: 在图像匹配过程中,针对传统归一化积相关(NCC)算法计算量大的问题,提出一种对NCC进行改进的图像匹配快速算法。
该算法首先使用差分求和定理改造NCC相似度量函数,以降低匹配计算量。
然后提出模板区域分割,设定阈值,进一步去除大量不必要的计算,优化匹配搜索过程,实现了快速匹配。
实验结果证明,与传统的匹配算法相比,在保证精度的前提下,计算复杂度大大降低。
关键词:图像匹配; 归一化积相关; 相似度函数; 区域分割; 差分中图分类号:TN911-34; TP391 文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)22-0107-03Fast Algorithm for Image Matching Based onNCCYANG Tong-yu, PENG Guo-hua(School of Science,Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710129, China)Abstract: In the image matching process, the computational complexity was the major problem of the traditional NCC (normalized product correlation) algorithm. An image matching fast algorithm for improving the NCC is presented. First, it combined with the summation theorem of difference to improve the NCC for reducing the amount of calculation of matching. Second, it showed region segmentation for the template and then set threshold to get rid of some calculation to achieve rapid matching. The experimental results prove that the computational complexity is reduced greatly compared with the traditional matching algorithm by the premise of the precision,.Keywords: image matching; normalized product correlation; similarity function; region segmentation; difference0 引言图像匹配问题是计算机视觉、图像处理领域中的基本问题,有两种对应的模型:一是两幅(或者多幅)来自不同传感器、不同视角或不同时间的图像需找出对应关系,经过匹配步骤可得出两幅图像的差别所在,为下一步处理作基础;二是根据已知的图像模式在另一幅图像中搜索类似模板的目标,即模板匹配。
一种KD树的快速SURF图像匹配算法
• 81•现有的图像匹配算法存在运行慢、时间复杂度高等缺点，本文在研究了图像特征和匹配算法的基础上，提出了一种改进的快速匹配算法。
该算法能有效地解决图像尺寸过大带来的匹配慢的问题，首先对于要匹配的的图像，经过线性缩小后变为易于处理的灰度图，再使用SURF 算法计算初始特征点集，经过逆变换后映射到原图像求得过滤后的点集，并且生成SURF 特征描述子，针对SURF 匹配慢的缺陷，本文采用KD 树来实现点集的匹配和查询，测试结果表明，本文算法在保证了匹配精度的条件下，有效的降低了匹配的时间复杂度。
图像匹配算法在遥感、航空航天、生物信息识别等方面应用广泛，特别是随着智能设备的普及，指纹识别、人脸识别等图像处理技术越来越受到重视和关注。
快速准确地处理与识别图像，满足用户个性化多样化的需求，是国内外理论研究的重要参考原则。
图像匹配可以采用不同的方法进行，有采用全局统计特性的匹配，还有基于局部特征的方法。
前者一般采用统计的手段，后者先计算特征点，利用特征点的特征描述子来进行图像的匹配。
由于特征点数一般比较少，所以后者的匹配速度一般比前者快，精度也高很多。
为了有效进行图像匹配，Lowe DG 提出了一种SIFT 算法，该算法匹配和识别的效率较高，但实时性较差，Bay H,Tuyte T,Gool L Van 针对SIFT 的不足提出了改进的算法SURF ，该算法具有匹配的速度比较快、在图像尺度和仿射变换下保持不变性等优点；阮芹,彭刚,李瑞利用改进后的SURF 算法，针对两幅图像的重叠部分提取局部特征点，实现了重叠部分的平滑过渡。
本文提出了一种基于KD 树的快速匹配算法，该算法能有效地解决图像尺寸过大带来的匹配慢的问题，首先该算法把要匹配的的图像缩小后变为易于处理的灰度图，再使用SURF 算法计算初始特征点集，经过逆变换后映射到原图像求得过滤后的点集，并且生成SURF 特征描述子，最后采用KD 树来实现点集的匹配和查询。
vll法影像匹配的探究
vll法影像匹配的探究以《VLL法影像匹配的探究》为标题，写一篇3000字的中文文章近年来，由于日益发达的科技，人们在图像处理和图像识别领域取得了显著进步，其中，影像匹配技术占据着重要地位。
影像匹配是一种分析多个图像之间的相关性的方法，其结果可以帮助人们快速有效地进行许多工作，例如地理空间分析、结构检测、拼接图像等。
VLL （Voronoi-Lattice Linkage）是一种新型的图像匹配算法，可以高效地实现快速准确的配准。
VLL方法首先将要比较的两个图像中的像素抽取出一组关键点，并将其分组聚类。
每个分组都用一个Voronoi图进行描述，该图定义为每个组中的像素到其最近邻居的距离。
每个Voronoi图都包括一组结点，以及将这些结点链接起来的边缘。
VLL的核心思想是，每个图像都有一组相关的Voronoi图，这些Voronoi图具有类似的形状，可以用来表示两个图像之间的相似性。
VLL排序的过程是在每个图像的相关Voronoi图之间建立起链接。
首先，它需要将两个图像的Voronoi图链接在一起，使其中结点对应，这个过程称为Lattice排序（LS）。
然后，根据Voronoi图中结点的特征信息，计算其相互之间的特征差异，用这个差异值来确定两个图像之间的相似性，最终输出一个相似性分数。
VLL法被认为已经在图像处理方面获得了显著成果，并在某些方面取得了更高的准确性，更高的稳定性和更快的处理速度，甚至可以有效地处理匹配点数更多的图像。
然而，由于VLL法实现较为复杂，有时会出现转换效率较低的问题，其中计算量也很大，这可能会极大地影响VLL算法的实施。
另外，VLL属于局部匹配算法，而不是全局匹配，所以它对复杂的噪声存在抵抗力不足的问题，这也是它不能得到更广泛应用的原因。
因此，为了更好地提高VLL法的精确度，人们可以考虑将其与其他图像匹配算法结合使用，以最大限度地提高其准确性和可靠性。
总而言之，VLL法是一种很有前景的影像匹配算法，它具有快速、准确、稳定的表现，并且可以有效地处理复杂图像，但它也存在一些问题，需要不断解决。
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参考文献
l.孙仲康，沈振康.数字图像处理及应用[M].北京：国防工业出版社，l985 2.0u G et aI.ReaI-time image registration based on genetic aIgotithm. SPIE，l996：l72~l76 3.Hongjie Xie，NigeI Hicks，G Randy KeIIer et aI.An IDL / ENVI im-
在 图 像 处 理 领 域 中 ， 图 像 配 准 技 术 研 究 已 经 比 较 深 入 ，存 在 的 算 法 很 多 ，总 的 来 说 ，可 以 分 为 两 类 ：基 于 图 像 灰 度 的 配 准 和 基 于 图 像 特 征 的 配 准 。前 者 直 接 利 用 图 像 的 灰 度 信 息 进 行 匹 配，通过像素对之间某种相似性度量的全局最优化实现配准， 这 种 方 法 不 需 进 行 分 割 和 特 征 提 取 ，因 而 可 以 避 免 由 这 些 预 处 理 所 造 成 的 精 度 损 失 。后 者 是 用 图 像 分 割 方 法 提 取 图 像 中 反 映 图 像 形 状 变 化 的 特 征 ，将 其 作 为 参 考 特 征 ，通 过 特 征 空 间 的 相 似 性 度 量 来 确 定 配 准 位 置 ，这 种 方 法 由 于 经 过 特 征 提 取 ，数 据 量 小 ，特 征 变 化 明 显 ，更 能 比 较 两 幅 图 像 之 间 的 差 别 。基 于 图 像 灰度的配准方法主要采用对基准图像每个像素依次扫描来得
Abstract：Now，there are two methods for image match.one matching method is based image gray.The advantage of the method is higher matching probabiIity，and the disadvantage is sIower matching veIocity.The other one is based image feature.This method is faster，but Iower matching probabiIity.To overcome the disadvantage of image match based image gray，the paper first gives the definition of “image trace”，then by computing the trace difference of images and geting the Ieast vaIue of accumuIative errors，it finishes the image matching.The tests show that the method not onIy keeps higher matching probabiIity and greater improves the matching veIocity，but has very good anti-noise properties.because the method has onIy add and minus operation，it can be easiIy impIemented by DSP hardware etc. Keywords：image match，image trace，matching probabiIity，accumuIative errors
l 引言
图 像 匹 配 是 数 字 图 像 处 理 的 一 个 基 本 任 务 ，用 于 将 不 同 时 间，不 同 空 间 ，不 同 视 觉 ，不 同 场 景 下 ，不 同 传 感 器 或 者 不 同 成 像 条 件 下 的 两 幅 或 多 幅 图 像 进 行 叠 加 、拼 接 、对 准 、匹 配 等 操 作，以 校 正 图 像 之 间 的 平 移 、缩 放 、旋 转 、扭 曲 等 几 何 差 异 和 灰 度差异。
（3）对 特 征 矩 阵 做 差 分 ；实 际 上 特 征 矩 阵 做 差 分 就 是 上 面
对角化后特征值相减，得到新的特征矩阵，其特征为：!R（j）=!（fi j） -!G（j ）。
（4）对 差 分 后 的 矩 阵 按 照 序 贯 相 似 的 办 法 求 累 计 误 差 ；累
N
! 计误差为：erro（r i）= !R（j）。
表 l 实时图为 256X256 的不同模板下算法时间对比
图 像（pixeI）
实 时 图 大 小（256X256）
方法
模板图大小 模板图大小 模板图大小
l6Xl6
32X32
64X64
时 间（s）
一般的累计误差方法 8.7530
l0.625
30.7350
该文求图像的迹方法 6.0490
7.2800
l3.0890
2 匹配算法分析
2.l 图像的迹
对于以给定的矩阵 !，现假设的矩阵 "X"，如果不满足行
列相等，可以以行和列的最大值为基准差值补零。经过对角化后，
可以得到 " 个特征值 !（i i=l，2，…，M）；于是矩阵的迹为：
M
! TRA CE（!）= !i
i=l
（l）
同 样 对 于 图 像 I， 现 假 设 其 灰 度 值 构 成 的 矩 阵 为 #X# 矩
图 l 实时图 256X256 图 2 模板图分别为 l6Xl6，32X32，64X64
4 结论
近 年 来 ，经 过 多 方 面 的 深 入 研 究 ，图 像 匹 配 技 术 正 向 着 实 时[2]、自动[3]、高效、稳健的方向发展。小波变换，分 形 理 论 ，神 经 网 络 ，遗 传 算 法 等 工 具 在 图 像 匹 配 中 也 得 到 广 泛 的 应 用 。 文 章 主 要 从 完 善 基 于 灰 度 匹 配 速 度 慢 的 角 度 出 发 ，提 出 了将 从 基 于 特 征 匹 配 概 率 低 的 角 度 出 发 ，完 善特征匹配算法。（收稿日期：2004 年 l0 月）
文章编号 l002-833l-（2005）05-005l-02 文献标识码 A 中图分类号 TP39l
A Novel and Accelerated Algorithm for Image Match
Yang Fanglin Yang Fengbao Wei Ouanfang Han Yan （Dept. of EIectronic Engineering and Information Science，North University of China，Taiyuan 03005l）
到实时图像与基准图像之间的差异，这种方法一般配准率很 高 ，但 是 速 度 较 慢 ；基 于 特 征 的 配 准 对 图 像 的 各 种 非 本 质 变 化 （如 旋 转 、缩 放 和 光 照 强 度 变 化 等 ）不 敏 感 ，一 般 速 度 较 快 、但 配 准率较低。
文 章 将 矩 阵 的 迹 引 入 到 图 像 中 ，定 义 了 图 像 的 迹 ，并 由 此 提 出 了 一 种 新 的 图 像 匹 配 方 法 ，而 且 针 对 有 一 定 平 移 量 ，旋 转 角度较小（试验证明不要超过 l 度）的空中目标图像，进行了大 量 匹 配 试 验 。试 验 表 明 这 种 方 法 较 好 地 解 决 了 基 于 灰 度 的 图 像 匹配度慢的缺点。
39.2860 l86.569
该文求图像的迹方法 20.l590
33.2l80 95.5970
表 3 一般的累计误差方法和该文方法算法复杂度的对比
一般的累计误差方法 该文求图像的迹方法
算法复杂度 （M-N+l）XN2 （M-N+l）XN
从 上 面 表 中 数 据 ，可 以 看 出 该 文 的 方 法 大 大 加 快 了 匹 配 的 时间和大大减少了算法的复杂度，而且随着图像数据的增加， 这种匹配时间的缩短效果和算法复杂度的减少效果越来越明 显 。 这 为 后 续 图 像 匹 配 的 自 动 化 、实 时 化 打 下 坚 实 的 基 础 。
阵 化 后 的 实 时 图 为 M>M，模 板 图 为 N>N，（M>N），那 么 提 取 的
子 块 数 为 ：M>N+l。
（2）对 各 子 块 和 模 板 图 进 行 对 角 化 ，得 到 各 特 征 值 ；例 如 ：
实时图为 f，提取若干子块后为 fi，（i=l，2，…，M-N+l），模板图 为 G，对角化后的特征值对应为 !（fi j），!G（j）（j=l，2，…，N）。
计算机工程与应用 2005.5 5l
N
! TRA CE（!）= !i
i=l
2.2 算法分析
（2）
利 用 前 面 图 像 迹 的 定 义 ，笔 者 构 造 基 于 图 像 迹 的 图 像 匹 配
算 法 ，基 本 步 骤 如 下 ：
（l）将 实 时 图 按 模 板 图 的 大 小 提 取 若 干 子 块 ；例 如 ：经 过 方
图 3 实时图 5l2X5l2 图 4 模板图分别为 l6Xl6，32X32，64X64
表 2 实时图为 5l2X5l2 的不同模板下算法时间对比