浅谈图像匹配研究

（３ ）搜 索 空 间 。图 像 匹 配 问 题 是 一 个 参 数 的 最 优 估 计 问 题 ， 待 估
应用越来越广泛， 也取得了很大的成果， 基于图像特征的匹配方法 主 要 有 以 下 四 种 ： ［８］
① 图 像 点 匹 配 技 术 。图 像 点 匹 配 技 术 可 以 分 为 两 类 ： 一 类 是 建 立
似 性 程 度 。对 于 区 域 相 关 算 法 ， 一 般 采 用 相 关 作 为 相 似 性 度 量 ， 如 互 形 变 和 遮 挡 有 较 强 的 适 应 力 。 基 于 特 征 的 图 像 匹 配 方 法 在 实 际 中 的
相 关 、相 位 相 关 等 ， 而 对 于 特 征 匹 配 算 法 ， 一 般 采 用 各 种 距 离 函 数 作 为 特 征 的 相 似 性 度 量 ， 如 欧 氏 距 离 、街 区 距 离 、Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ 距 离 等 。
５ 结束语 在网络技术和应用迅速发展的今天， 水印技术的研究更具有重 要意义。数字水印技术将对保护各种形式的数字产品起到重要作 用， 但必须认识到数字水印技术并非是万能的， 必须配合密码学技 术 、认 证 技 术 及 数 字 签 名 技 术 等 一 起 使 用 。 一 个 实 用 的 数 字 水 印 方 案必须有这些技术的配合才能抵抗各种攻击， 构成完整的数字产品
配或多特征进行匹配， 那么就会得到多个匹配结果， 这些匹配结果
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－ １０３－
Ｈ 信息科技 ｉ－ ＴＥＣＨ 中国高新技术企业
数字水印技术还有很多其它的用途， 并且其应用领域还在不断扩 大， 但该领域还是个相对年轻的领域， 今后数字水印技术的研究将 侧 重 于 完 善 数 字 水 印 理 论 ， 提 高 数 字 水 印 算 法 的 稳 健 性 、安 全 性 ， 研 究其在实际网络中的应用， 建立相关标准等。另外， 除了技术发展 外， 市场营销和商业规划也极为重要， 并且需要有深度的分析与战 略计划。技术推广和普及也必不可少， 以保证市场为接受数字水印 技术做好准备。
定 位 、识 别 等 目 的 。 空 域 几 何 变 换 ｆ 的 模 型 可 以 表 示 为 ：
（２） 其 中 Ｒ 是 尺 度 因 子 ， θ为 二 维 平 面 旋 转 角 度 ， ｃ，ｄ 是 二 维 平 面 的位移因子， 图像匹配问题实际上是上述参数的最优估计问题。 在实际应用中， 由于图像模式的多样性及成像畸变的多样性， 就导
者追求的目标。 ２．图像匹配研究的问题 国 内 外 有 大 量 的 研 究 者 对 图 像 匹 配 开 展 研 究 工 作 ［１－ ４］， 取 得 了
较好的成果。按照 Ｂｒｏｗｎ 理论， 图像匹配包括如下几个方面的问题： （１）特 征 空 间 。 特 征 空 间 是 指 从 图 像 中 提 取 出 来 用 于 匹 配 的 信
计 参 数 组 成 的 空 间 即 搜 索 空 间 。也 就 是 说 搜 索 空 间 是 指 所 有 可 能 的 变换组成的空间。
（４）搜 索 策 略 。 搜 索 策 略 是 指 采 用 何 种 方 式 在 搜 索 空 间 中 寻 找 相似性最大的模板位置。搜索算法对于减少计算量有重要意义， 常 用 的 搜 索 策 略 有 穷 举 搜 索 、层 次 性 搜 索 、多 尺 度 搜 索 、序 贯 判 决 、松
版权保护的解决方案。
参考资料 ［１］ 钟 桦 ， 张 小 华 ， ， 焦 李 成． 数 字 水 印 与 图 像 认 证－ － 算 法 及 应 用 ． 西 安 电 子 科 技 大 学 出 版 社 ， ２００６ ［２］ 钮 心 忻 ． 信 息 隐 藏 与 数 字 水 印 ． 北 京 邮 电 大 学 出 版 社 ， ２００４ ［３］ Ｓｔｅｆａｎ Ｋａｔｚｅｎｂｅｉｓｓｅｒ Ｆａｂｉｅｎ Ａ． Ｐ ． Ｐｅｔｉｔｃｏｌａｓ 著 ， 吴 秋 新 等 译 ． 信 息 隐 藏 技 术 － 隐 写 术 与 数 字 水 印 ． 人 民 邮 电 出 版 社 ， ２００１ ［４］ ＥｚＳｔｅｇｏ ， Ｓｔｅｇｏ Ｏｎｌｉｎｅ， Ｓｔｅｇｏ ＜ ｈｔｔｐ：／ ／ ｗｗｗ ． ｓｔｅｇｏ ． ｃｏｍ ＞ ［５］ ＵｎＺｉｇｎ ． Ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ Ｔｅｓｔｉｎｇ ｔｏｏｌ ＜ ｈｔｔｐ：／ ／ ｗｗｗ ． ｃｌ． ｃａｍ． ａｃ． ｕｋ／ ￣ ｆａｐｐ２／ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ／ ｓｔｉｒｍａｒｋ／ ＞
④使用高级特征的匹配技术。利用图像特征间的几何约束， 将 特征属性值之间简单比较的结果作为相似性度量， 从而进一步提高 匹 配 算 法 的 速 度 。 主 要 有 图 像 匹 配 法 、松 弛 法 和 能 量 最 小 化 法 等 。 基于特征匹配方法， 一般都具有较好抗几何失真和灰度失真的能 力 ， 对 噪 声 干 扰 也 有 一 定 的 抑 制 能 力 ， 其 难 点 在 于 自 动 、稳 定 、一 致 的特征提取， 并且特征提取过程会损失大量的图像信息， 因而不易 硬件实现。目前， 对自然环境下的景物图像进行分割或特征提取仍 然是一项困难的工作。
针对不同的图像合理地选择匹配特征可以提高匹配精度， 降低匹配
常 用 的 特 征 匹 配 基 元 包 括 点 、线 、区 域 等 显 著 特 征 。 图 像 特 征 相
复杂程度。
比象素点数量上少得多， 特征间的匹配度量随位置变化尖锐， 容易
（２）相 似 性 度 量 。 相 似 性 度 量 用 来 衡 量 匹 配 图 像 特 征 之 间 的 相 找 出 准 确 的 匹 配 位 置 ， 特 征 提 取 能 大 大 减 少 噪 声 影 响 ， 对 灰 度 变 化 、
模板和待匹配图像的特征点集之间的点－ 点对应关系， 然后计算对 应点之间的相似性度量来确定图像匹配与否； 另一类是无须建立显 示 的 点 一 点 对 应 关 系 ， 主 要 有 最 小 均 方 差 匹 配 、 快 速 点 匹 配 、Ｈａｕｓ－ ｄｏｒｆｆ 点 距 离 匹 配 等 。
②边缘线匹配技术。边缘线可以通过区域分割、边缘检测等得
越 来 越 重 要 的 地 位 。目 前 ， 已 广 泛 应 用 到 图 像 识 别 、图 像 分 析 和 计 算 动 模 板 进 行 图 像 匹 配 ， 不 同 算 法 的 区 别 主 要 体 现 在 模 板 及 相 关 准 则
机 视 觉 、目 标 识 别 和 跟 踪 等 许 多 重 要 领 域 。
息 ， 如 图 像 的 灰 度 值 、边 缘 、轮 廓 、显 著 特 征 （ 如 角 点 、线 交 叉 点 、高 曲 率 点 ）、统 计 特 征 （ 如 矩 不 变 量 、中 心 ）、高 层 结 构 描 述 与 句 法 描 述 等 。
（４）
（５） 基于灰度相关匹配能够获得较高的定位精度， 但是它的运算量 大， 难以达到实时性要求。 （２）基 于 特 征 匹 配 的 方 法 。 首 先 在 原 始 图 像 中 提 取 特 征 ， 然 后 再 建立两幅图像之间特征的匹配对应关系。
【关 键 词 】 图 像 匹 配 灰 度 匹 配 特 征 匹 配 图 像 处 理
自 上 世 纪 ７０ 年 代 ， 美 国 从 进 行 的 飞 行 器 辅 助 导 航 系 统 、武 器 投 射系统的末制导及寻的等应用研究中提出图像匹配以来， 它一直是 学 者 们 研 究 的 热 点 和 难 点 。 图 像 匹 配 技 术 是 现 代 遥 感 技 术 、微 电 子
的选择方面。
１．图像匹配 图像匹配， 就是在机器识别事物的过程中， 将已知图像与陌生 图像的全部或部分在空间上对准， 根据已知模式的图像在一幅陌生
已 有 的 基 于 灰 度 的 匹 配 方 法 很 多 ， 如 ： Ｌｅｅｓｅ 于 １９７１ 年 提 出 的 ＭＡＤ 算 法 ； 为 使 模 板 匹 配 高 速 化 ， Ｂａｒｎｅａ 于 １９７２ 年 提 出 了 序 贯 相 似 性 检 测 法 — —— ＳＳＤＡ 法 ， 这 种 算 法 速 度 有 了 较 大 提 高 ， 但 是 其 精 度 低 ，
设 参 考 图 Ｓ 是 大 小 为 Ｍ×Ｍ 的 图 像 ， 实 时 图 Ｔ 是 大 小 为 Ｎ×Ｍ 的 图 像 ， 并 且 Ｍ＞Ｎ。图 像 匹 配 是 将 实 时 图 Ｔ 叠 放 在 参 考 图 Ｓ 上 平 移 ， 模 板 覆 盖 下 的 那 块 大 小 为 Ｎ×Ｎ 的 搜 索 图 叫 做 子 图 Ｓｕｖ， （ｕ ，ｖ） 为 这 块 子 图 的 左 上 角 像 点 在 图 中 的 坐 标 ， 称 为 参 考 点 ， （ｕ，ｖ）的 取 值 范 围 为 ：
归 一 化 相 关 算 法 （ＮＣＣ）：
（３）
致 了 图 像 匹 配 的 复 杂 性 。 图 像 匹 配 如 何 达 到 定 位 精 度 高 、匹 配 概 率 高 、速 度 快 、鲁 棒 性 和 抗 干 扰 性 强 以 及 易 于 并 行 实 现 ， 这 是 每 个 研 究
式 中 ： Ｔ 和 Ｓｕｖ 分 别 为 实 时 图 和 图 像 的 均 值 ：
的映射， 记为
Ｉ２ （ｘ， ｙ）＝ Ｉ１ （ｆ（ｘ， ｙ））
（１）
式 中 ｆ 为 二 维 空 域 坐 标 变 换 ， 它 把 空 域 坐 标 （ｘ，ｙ） 变 成 坐 标 （ｘ＇ ，
ｙ＇ ）， 即 （ｘ＇ ，ｙ＇ ）＝ｆ（ｘ，ｙ）； 匹 配 问 题 就 是 要 找 到 最 优 的 空 域 变 换 ｆ， 以 达 到
弛 算 法 、启 发 式 搜 索 等 。
到。采用边缘线段的优点是孤立边缘点的偏差对边缘线段的影响很
（５ ）决 策 策 略 。为 了 提 高 匹 配 精 度 和 匹 配 概 率 ， 往 往 采 用 多 次 匹 小 ， 还 加 入 边 缘 连 接 性 约 束 。 主 要 方 法 有 ＨＹＰＥＲ 匹 配 技 术 、ｃｈａｆｅｒ 匹
要采用一定的策略进行选择或组合为最优的匹配结果。 ３．图像匹配方法 图像匹配的方法很多， 一般分为两大类， 一类是基于灰度匹配的
技术和精密测绘技术的综合性产物， 随着科学技术的迅猛发展， 图 方法， 另一类是基于特征匹配的方法。