基于特征的图像匹配算法-毕业论文含源代码
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究一、本文概述图像拼接技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在将多幅具有重叠区域的图像进行无缝连接，生成一幅宽视角或全景图像。
这一技术在许多领域都有着广泛的应用，如遥感图像处理、虚拟现实、全景摄影等。
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，基于特征点的图像拼接方法因其高效性和稳定性受到了广泛关注。
其中，尺度不变特征变换（SIFT）作为一种经典的特征提取算法，在图像拼接中发挥着重要作用。
本文旨在深入研究基于SIFT特征点的图像拼接技术，分析其基本原理、算法流程以及关键步骤，并通过实验验证其在实际应用中的效果。
文章将介绍SIFT算法的基本原理和特征提取过程，包括尺度空间的构建、关键点检测和描述子的生成等。
将详细阐述基于SIFT特征点的图像拼接流程，包括特征匹配、几何变换模型的估计、图像配准和融合等步骤。
同时，还将讨论在拼接过程中可能出现的问题和相应的解决方法。
本文将通过实验验证基于SIFT特征点的图像拼接方法的有效性。
实验中，将使用不同场景和不同类型的图像进行拼接，分析算法在不同情况下的性能表现。
还将与其他图像拼接算法进行对比，以评估SIFT算法在图像拼接中的优势和局限性。
文章将总结基于SIFT特征点的图像拼接技术的研究成果和实际应用价值，并展望未来的研究方向和发展趋势。
通过本文的研究，旨在为图像拼接技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。
二、SIFT算法原理尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的特征检测和描述算法。
SIFT算法的核心思想是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向，生成一种描述子，这个描述子不仅包含了关键点，也包含了其尺度、方向信息，使得特征具有尺度、旋转和亮度的不变性，对于视角变化、仿射变换和噪声也保持一定的稳定性。
SIFT算法主要包括四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向赋值和关键点描述子生成。
基于灰度和几何特征的图像匹配算法研究
河北工业大学硕士学位论文基于灰度和几何特征的图像匹配算法研究姓名:宋晓闯申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:于明20081101河北工业大学硕士学位论文基于灰度和几何特征的图像匹配算法研究摘要图像匹配是计算机视觉和图像处理领域一项重要的研究工作,本文主要对图像匹配领域进行了深入细致的研究。
本文主要研究了两类图像匹配算法:基于灰度信息的算法和基于特征的匹配算法。
对基于灰度信息的算法,主要研究了两种算法,一种是对传统算法进行研究,提出了一种改进的互相关匹配算法,另一种是根据图像编码的思想,对图像进行分块,重点研究了基于灰度值编码的匹配方法。
实验表明,此算法在遥感图像和工件字符定位方面,尤其是在复杂背景(目标与背景难分离下,算法都具有很强的鲁棒性和稳定性。
对基于特征的匹配算法,主要研究了HU不变矩、圆形度、矩形度等几何特征,最后选取几种特征作为特征参数,运用基于欧式距离的匹配方法进行匹配. 对二百多个样本图像进行测试,匹配成功率达到了92.5%。
得到了很好的实验效果。
关键词:计算机视觉模板匹配图像处理互相关i基于灰度和几何特征的图像匹配算法研究The Study of Image Matching Algorithms Based On Gray Value andGeometric FeaturesABSTRACTImage matching is an important research topic in computer vision and image processing. A great deal of work is done in the field of image matching in the paper.It studied two types of image matching algorithms in the paper. gray-scale information-based algorithm and feature-based matching algorithm. About the algorithm based on the information of gray–scale, it mainly studied two algorithms, Firstly it studied the traditional algorithm, Then one new improved cross-correlation algorithm was proposed. The other is based on the thinking of image coding. This algorithm divided the image into certain size blocks called R-block. It focused on the algorithms of gray value image coding. Through t he experiments, It is found that the algorithm had a very strong robustness and stability ,When it was used in remote sensing images and Optical Character positioning, particularly in the Complex background(with the background of the difficult goal of separation. About the feature-based matching algorithm, Firstly, it mainly studied HU invariant moments, elongated-ness, roundness and other geometric features. Finally it selected a few features from them as the features of the parameters. Then it was calculated and matched with the algorithm based on template matching of Euclidean distance. Two hundred of samples was tested and experimented, and the average accuracy rate is 92.5%. The result shows that the system is good enough to meet the needs of real-time reaction and high recognition rate.KEY WORDS: computer vision,template matching, image pre process, correlationii原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,进行研究工作所取得的成果。
基于sift特征的图像匹配算法
２１ ．特征点方向的确定
利用特征点邻域像素的的梯 度方 向分布特征 ，为每
一
个特征点指定方 向参数 ，使算子具有 尺度不变性 。
ｍｘ ）√ ＋ ｙ Ｌ 一） ＋ ， １ Ｌ ， ｌ （ ＝ ｌ） （ １） ） （Ｙ ， ， 一 ｘ ， ， ＋一 ｘ— ０ｘ ）ｏ ｎ ＯｙＯ Ｌ ， １／ （ １）三 一） ） ９ ， ＝ ２ ， －（ｙ ）（ ｘ ，一 Ｏ １） （ ） ｙ ｔ ｔ ａ ＋ ￣ －）Ｌ ＋ ，） ，
２２ ＊ 个种子 点 ，每个 种子 点８ 方 向 ，共可生 产３ 个数 个 ２
二 、算 法 实现 和 实验 结果
实验算法采用Ｖ ２ ０ 开发 。结果如下 ： Ｃ ０８ 第一 组实 验 ，上 图是 由下 图放大 而来 ，且 ±
光 照 强 度 。两 幅 图 中
的箭 头 方 向代 表 了该 像 素 点 的梯 度 方 向 ，
ＬｘＹｏ ＝Ｇ ｘＹ ） （，） （ ） （，， ） （， ，ｏ Ｉｘ ２
ＳＦ 特征匹配算法是Ｄａｉ Ｌ ｗｅ ０ ４ ＩＴ ｖｄＧ．ｏ 在２ ０ 年总结了
现有 的基于不变量特征检测技术的基 础上 ，提出的一种
基于尺度空 间的，对 图像缩放 、旋转甚至仿 射变换保持
不 变性 的 图像 局部特 征描述算 法 。ＳＦ 特征是 图像 局 ＩＴ
骤 ：１ 特征点 的检测 ；２特 征 向量 的生成 ；３特 征 向 ． 是 ． ．
量的匹配。
尺度对应 于图像 的概貌特征 ，小尺度对应于图像 的细节
特征 。选择 合适 的尺度 因子平 滑是建 立 尺度空 间 的关 键 。在这里 ，主要是建立高斯金字塔和Ｄ Ｇ（ ｉ ｅｅ ｃ Ｏ Ｄ ｆ ｒｎ ｅ
１ ． ．
基于特征点匹配的图像拼接算法
基于特征点匹配的图像拼接算法图像拼接算法是将多个相似但不完全相同的图片拼接成一个整体的过程，应用于全景拍摄、视频合成等领域。
其中基于特征点匹配的图像拼接算法是应用最为广泛的方法之一。
一、特征点及其提取特征点是一幅图像中独特、易于识别的点，如角点、边缘交点等。
提取特征点是图像处理的关键之一。
在实际应用中，常用的特征点提取算法有SIFT、SURF、ORB等。
这些算法的原理大致相同，都是在图像中寻找局部极值点，并通过对邻域像素的判断，保留具备可分性、稳定性、独特性等特点的关键点。
二、特征点匹配特征点匹配是指将两幅图片中的特征点进行对应，以便进行后续的图像拼接。
匹配算法的难点在于对噪声、变形、重叠等情况的适应性。
其中，最常用的匹配算法有暴力匹配和基于FLANN的匹配。
暴力匹配法是最简单的匹配方法，即对所有特征点进行两两比较，选取最小距离的点对。
由于存在大量冗余比较，当图像规模增大时，该算法的计算时间将急剧增长。
因此，基于FLANN的匹配算法被广泛应用。
基于FLANN的匹配算法采用kd树搜索的方法，通过对特征点以及其特征描述子进行预处理，提高匹配效率。
此外，改进的距离评价函数和匹配点筛选等技术也能有效提高匹配精度和鲁棒性。
三、图像变换完成特征点的匹配后，就需要将相邻两张图片进行转换和拼接。
其中，变换包括两个方面：一是计算两张图片之间的变换关系；二是根据变换关系，将图片进行相应的变形。
图像变换的方法主要有仿射变换和透视变换。
仿射变换是在二维平面上对图形进行线性变换，主要包括平移、缩放、旋转、错切等操作。
透视变换是一种非线性变换，能够通过调整图像的四个角点，对图像进行变形。
四、图像拼接图像拼接分为横向拼接和纵向拼接两种。
横向拼接是指将两张图片在横向上进行拼接，纵向拼接则是在纵向上进行拼接。
完成图片变换后，拼接的核心是根据变换矩阵对关键点进行平移和旋转，以保证两张图片之间的连续性。
此外，还需进行重叠区域的平滑处理，如线性混合、多项式混合等，以避免拼接后出现明显的接合线。
图像拼接算法及实现(一).
图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：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。
图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
一般来说,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。
本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。
在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。
首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。
然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。
最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。
本文提出的算法适应性较强,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。
Abstract：Image mosaic is a technology that carries on thespatial 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. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。
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。
一种基于图像特征点的图像匹配算法
式中: Tr ( H) 表示矩阵 H 的迹, Det( H) 表示矩阵 H 行列式的
值。对 !取一阀值, !大于阀值时作为边缘特征点删除。
1. 3 特征点方向确定
特征点方向的确定要考虑 周围一 个窗口 内所有 点, 把
最多点的投票方向作为主方向。对图像 L (x, y), 梯度值 m
( x , y ) 和方向 ∀( x , y ) 可通过像素点差值得到:
如何找到特征点 的最 近邻 和次 近 邻是 N N 算 法 的关 键。穷举法能 够找到最精确的 最近邻 距离, 但是数 目特别 大时 , 计算量会以指数级别增长, 实用性就大打折扣。
我们采用一种在 K D 树 搜索算 法基 础上改 进的 搜索 算法 BBF( best bin first) 来搜索 样本特 征点的 最近邻 和次 近邻 特征点。K D 树搜 索算 法是二 叉检 索树的 扩 展, K D 树的 每一层将空 间分 成两 个。树 的顶 层结 点按 一维 进行 划分, 下一层结点按另一维 进行划 分, 以此类推, 各 个维循 环往 复。划分 要使 得存 储在 子树 中大 约一 半的 结点 落入 一侧 , 而另一半落入另一 侧。当一个 结点中 的点数 少于给 定的 最大点数时, 划分结 束。K D 树 搜索算 法大部 分时间 花费 在检查结点上, 并且对高维空间搜索效率降低
0引言
在图像处理 领 域, 图 像 匹配 技 术 具 有广 泛 的 实 际应 用。图像匹配技术 主要 有基 于块 的匹 配、比 值匹 配、网格 匹配、基于特 征的 匹配[ 1 2] 。本 文算 法属 于基 于 特征 的匹 配法。基于特征的匹配法一般分为 3 个过程: 特征提取;
利用一组参数对特征作描述; ! 利用特 征的参数 进行特 征匹配。在两幅图 像中 用同 一种 特征 提取 法提 取出 特征 点, 根据相似性原则对图像特征点进行匹配。
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
基于特征点匹配的图像配准与融合算法
基于特征点匹配的图像配准与融合算法作者：杨小青来源：《电脑知识与技术》2020年第34期摘要：图像重建技术是图像处理领域中的重要环节，将不同视角下的多重图像重建为高清完整全方位目标像需要进行图像配准、拼接以及融合，以最大限度保留原场景的完整性。
本文主要研究在拼接过程中的图像配准和融合算法，应用SIFT算法查找确定特征点、特征向量进行特征匹配，采用RANSAC算法直线拟合优化重叠区域较多的目标图像，同时对连接缝进行平滑处理，以人工湖图像拼接验证，算法实现良好融合效果。
关键词：图像拼接;SIFT算法;RANSAC算法;图像融合中图分类号： TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）34-0198-02在图像处理领域，将不同视角下的多重图像重建为全方位目标像是一个重要研究内容，要对不同目标像依次进行配准、融合，以最大限度保留原场景完整性，获得全视野图像。
图像重建[1]技术对多种行业发展起到重要作用，对图像拼接融合技术研究具有应用价值。
本文主要研究在拼接过程中的图像配准的算法以及图像拼接和融合的算法，主要应用尺度不变特征转换SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法[2]查找确定特征点、特征向量进行图像之间特征点匹配，以及随机抽样一致性RANSAC（Random Sample Consensus）算法[3]对重合区域较多的不同目标像进行直线拟合，消除无关点，精简高效实现图像配准与拼接。
1图像特征向量提取图像配准是将不同时间、视角、拍摄环境下获取到的两幅甚至多幅图像进行叠加、去重、匹配等过程处理，以得到单一目标像。
在图像数据信息中，特征点保留了图像关键信息，通过扫描搜索，根据特征性质查找提取待拼接图像的特征点，生成特征向量表，对比待匹配图像之间的特征集合，对提取的关键信息进行特征处理，同时借鉴其他信息符号，有利于提高算法匹配速度和效果，适用范围较广，增强了匹配准确性。
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法一、引言介绍多视角深度图配准算法的意义及研究现状，阐述SIFT图像特征匹配在图像配准中的重要性。
二、SIFT图像特征提取介绍SIFT算法的基本原理及其实现方式，包括尺度空间构建、关键点检测、局部特征描述等。
三、基于SIFT的多视角深度图配准介绍基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法，包括图像对齐、深度图对齐、三维点云生成等步骤。
四、实验与结果分析通过实验证明算法的有效性和准确性，采用定量和定性分析的方式比较不同方法的优劣，并讨论其应用场景。
五、结论与展望总结全文工作，归纳出本文的贡献和不足，并展望未来相关研究方向及改进措施。
随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，多视角深度图配准成为了一个研究热点。
多视角深度图配准是指将来自不同视角的深度图或结构光扫描等信息融合在一起，生成三维模型或场景，以便进行三维重建、机器人导航、虚拟现实等应用。
在多视角深度图配准算法中，图像配准是其中一个非常重要的环节之一。
快速准确地对于多视角的深度图进行配准就可以产生高质量的三维场景。
目前，对于多视角深度图中的配准问题，已有许多相关研究和算法。
这些算法一般采用从应用程序中收集多个图像来进行拍摄的传统摄影的方法。
然而，在图像进行配准时存在许多困难，例如光照条件的变化、图像中存在重复的物体、不同视角的误差不同等。
因此，开发一种快速准确的图像配准算法仍然是一个具有挑战性的问题。
SIFT算法是一种基于图像特征的配准方法，常常被用来进行特征提取和匹配。
它通过对图像进行尺度空间分析，检测出关键点并生成其局部特征描述符，用于图像匹配和目标识别。
由于其对于尺度和旋转不变性以及对于干扰性和噪声的抵抗能力，SIFT算法被广泛应用于图像配准的领域。
其中，SIFT算法通过关键点的检测和局部描述符的生成，将图像从二维坐标空间转化到高维向量空间中，利用向量空间的距离度量法来计算两幅图像之间的相似度，从而获得图像的配准结果。
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SIFT特征的图像匹配
电子工程学院 021011班021010691基于SIFT特征的图像匹配摘要：SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征匹配算法是Lowe提出来的用于图像特征匹配的算法，是目前特征匹配领域的热点，对图像的旋转，尺度缩放和亮度变换保持不变，对视角变换，仿射变换保持一定程度的稳定。
SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点，具有独特性好，信息量丰富，多量性，高速性，可扩展性等特点。
该算法首先给出了尺度空间的生成方法，检测出极值点；接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位极值点的方法；然后基于特征点邻域像素的梯度和方向生成了关键点的描述向量；最后根据特征向量给出了匹配方法，提取了SIFT的特征点，并其应用于图像匹配。
实验证明这种算法具有较强的匹配能力和鲁棒性，是一种较好的图像匹配算法。
关键词：SIFT，特征匹配，尺度不变，极值点Image matching based on SIFT featuresli xiang（Department of Electronic Engineering, Xi'an University of Electronic Science and Technology，Xi'an，710126）Abstract: SIFT（Scale Invariant Feature Transform）Lowe feature matching algorithm is proposed for image featurematching algorithm, feature matching is a hot field of image rotation, scale and brightness scaling transformation unchanged,for perspective transformation, affine transformation to maintain a certain degree of stability . SIFT feature point is a localscale invariant image feature points, has a unique good, rich amount of information, a lot of resistance, speed, scalability andother features. Firstly, given the scale space generation method to detect the extreme point; then gives the extraction step andthe precise positioning of the extreme points of the method SIFT feature points; then feature points based on gradient anddirection of neighboring pixels to generate the key points of the described vectors; Finally, the matching method according tothe feature vector, the SIFT feature points extracted and applied to the image matching. Experimental results show that thealgorithm has strong ability to match and robustness, it is a good image matching algorithm.Keywords: SIFT; feature point matching; scale invariant; extreme point1 引言自上个世纪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。
基于特征的图像匹配算法毕业论文含源代码
基于特征的图像匹配算法-毕业论文(含源代码)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。
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
文献翻译-基于SIFT特征的图像匹配算法研究
基于SIFT特征的图像匹配算法研究Abstract-Scale-invariant特性变换(筛选)特性已被广泛接受为一个有效的地方关键点描述符的旋转不变性,规模、和照明变化图像。
然而,它也是众所周知,筛选,这是来自定向敏感梯度场,不是翻转不变。
在真实的应用程序中,翻转或flip-like转换通常观察到图像由于人工翻转,相反捕获的观点,或对称模式的对象。
提出了一种新的描述符,名叫flip-invariant筛选(或F-SIFT),保存的原始属性筛选而宽容的翻转。
F-SIFT首先估计占主导地位的旋度的一块地方,然后由翻转几何规范化补丁前筛选的计算。
我们展示的力量F-SIFT三个任务:大规模的视频拷贝检测, 对象识别和检测。
在复制检测,一个框架,它巧妙的翻转特性指数F-SIFT快速过滤和弱几何检查。
F-SIFT不仅极大地提高了筛选的检测精度,但是也会导致超过50%的储蓄在计算成本。
在物体识别,我们证明F-SIFT的优越性在处理翻转转换通过比较其他七个描述符。
在目标检测中,我们进一步显示F-SIFT 描述对称物体的能力一致的改善在不同种类的关键点检测器观察F-SIFT超过最初的筛选。
指数Terms-Flip不变尺度不变特征变换(筛选),几何验证对象检测、视频拷贝检测。
一、介绍由于筛选[1]的成功,图像局部特性被广泛应用于各种计算机视觉和图像处理应用程序。
尤其是各种近期作品利用筛选开发先进的对象分类器。
研究由[2],[3],例如,基于筛选表明,使用聚合本地特性,线性分类器的性能与更复杂的但计算昂贵的分类器。
筛选的吸引力主要是因为其不变性各种形象转换包括:旋转、缩放、照明变化和位移在当地区域的像素。
筛选通常是计算在一个地方凸区域位于多尺度检测和旋转它的主导方向。
结果,描述符是尺度和旋转不变。
此外,由于空间分区和2 d方向梯度装箱,筛选是对色彩、照明和小像素位移。
尽管有这些理想的性质,筛选不翻转不变。
因此,描述符提取两个相同但翻本地补丁可能完全不同的功能空间。
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。
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。
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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。
基于特征点的图像拼接方法
基于特征点的图像拼接方法张东;余朝刚【摘要】提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接方法.该方法首先利用sift算法提取各图像中的特征点并利用Harris算法对图像特征点提取进行了优化,然后采用基于K-d树的BBF算法查找和确定初始匹配点对,完成特征点的粗匹配,再根据图像配准结果使用稳健的RANSAC算法对粗匹配的特征点进行筛选,计算出图像间变换矩阵H,最后采用渐入渐出的加权平均的融合算法对两幅图像进行无缝拼接,形成一幅完整的全景画面.实验结果验证了该方法的有效性,拼接效果较好.%This paper proposes a panoramic image mosaic method based on feature points matching. This method firstly uses the sift algorithm to extract the image feature points and uses Harris algorithm to optimize the image feature extraction. Then the BBF algorithm based on K-d tree is used to find and determine the initial matching points and complete the coarse matching of the feature points. Then according to the result of image registration, robust RANSAC algorithm is utilized to filter coarse matching feature points and calculate the transformation matrix H. Finally, the gradually fading out fusion algorithm of the weighted average is used in the seamless Mosaic of two images, form a complete panoramic view picture. Experimental results verify the effectiveness of the proposed method and the splicing effect is better.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)003【总页数】6页(P107-112)【关键词】图像拼接;sift特征点;图像配准;RANSAC;变换矩阵【作者】张东;余朝刚【作者单位】上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海 201620;上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海 201620【正文语种】中文随着计算机图像处理技术的不断发展, 全景图在生活中有着广泛的应用, 通常由于各种条件的制约, 人们往往很难拍出宽视角、高分辨率的全景图像, 因此, 可实现多幅图像无缝拼接的图像拼接技术应运而生.图像拼接就是将同一幅场景中有相互重叠的多幅图像拼接成大幅面、宽视角、失真小且没有明显缝合线的高分辨率图像[1]. 目前, 图像拼接算法主要可以分为两类: 一类是基于区域相关的图像拼接算法; 另一类是基于特征相关的图像拼接算法. 第一类是从图像的灰度值出发, 通过计算两幅图像的灰度相关性来确定相似程度, 得到拼接图像重叠区域的位置和范围,实现图像拼接; 而基于特征的拼接方法是通过提取图像特征点来对图像重叠部分的对应特征区域进行搜索匹配, 该类算法有比较高的稳定性, 应用也比较广泛[2]. 近年来, 国内外研究人员提出了多种图像拼接算法, Lowe等人在2003年提出了完整的sift算法[3], 该算法将特征点检测、描述和匹配整合为一个统一的过程; Yanke等[4]针对sift算法计算量大、耗时长这一缺点, 提出了PCA-SIFT改进算法, 但计算量并未减少, 且对原有的特征点提取部分并没有改进; 赵向阳、杜立民[5]提出了一种基于特征点匹配的拼接算法, 其中使用Harris 算法[6]提取角点并进行匹配, 该算法使用鲁棒变换估计技术, 一定程度提高匹配算法的稳健性, 但计算速度较慢.本文结合sift算法和harris算法各自的特点, 首先提出了改进的sift算法来提取待拼接图像的特征点; 然后通过BBF算法搜索查找匹配点对, 进行粗匹配, 并结合RANSAC算法实现图像特征点的精确匹配, 同时估计出图像间的变换矩阵; 最后根据变换矩阵采用加权平均的融合方法进行图像的无缝拼接得到全景图像.1.1 sift特征提取算法尺度不变换特征(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)是1999年由Lowe 提出的一种提取局部特征的算法, 它在尺度空间中寻找极值点, 并提取出其位置、尺度、旋转不变量. 其实现主要包括4个步骤: 尺度空间的构建; 空间极值点检测; 确定特征点方向; 生成特征描述符. 下面将详细介绍sift特征提取的流程.①尺度空间的构建在不同的尺度下观察一幅图像, 成像是不同的, 我们寻找的局部点就是那些图像尺度发生变化, 但其自身的相对位置仍保持不变的特征点. 而高斯核被证明是唯一的线型卷积核, 因此采用高斯卷积核对初始图像进行一系列的尺度变换.首先我们使用高斯函数与图像进行卷积运算对图像进行若干次的连续滤波处理建立了第一个尺度组. 然后对图像进行降采样运算将图像尺寸减小到原来的一半, 进行同样的高斯滤波形成了第二个尺度组, 之后重复上述操作直到图像小于某一给定的阈值为止. 最后对每个尺度组的高斯图像进行差分运算得到高斯差分图像, 即DOG 图像[7].DOG可由下式求得:其中, 是尺度可变的高斯卷积核, , 为二维图像, 为卷积运算, 是空间坐标, 是尺度空间因子.②空间极值点检测得到了高斯差分图像以后, 接下来就要对特征点进行检测. 本文选取这些高斯差分图像中的局部极值点作为图像的特征点, 在尺度空间极值点的检测过程中, 每一个采样点要和它所有的相邻点进行比较, 为了确保检测出来的特征点不仅是二维空间上的局部极值而且还是尺度空间中的极值, 除底层和顶层外中间层次的每个检测点都要和它同尺度的8个点和上下相邻尺度的92个点共26个相邻像素点进行比较, 如果该点为极值点, 就认为其是图像在该尺度下的一个特征点.此时得到的极值点中有不稳定的点, 这些点对噪声敏感, 这将影响后续匹配的稳定性和鲁棒性, 因此要对极值点进行精确定位, 去除那些对比度低的特征点和不稳定的边缘响应点. 根据Lowe的研究, 通过三维二次方函数可以确定采样点的位置. 尺度函数的二阶泰勒展开式为:式中表示特征点与采样点之间的尺度和位置偏移, 对上式求导并另其等于0, 得到了极值点位置 , 将的值带入式(2)运算求得极值的大小为, 判断其绝对值大小, 如果小于某阈值, 判定该点不稳定将其舍弃, 保留下来的极值点即作为特征点.③确定特征点方向利用特征点邻域像素的梯度方向分布特征为每一个特征点指定方向参数, 处的梯度值和方向分别为:以特征点为中心, 对它的邻域像素采样, 并用梯度方向直方图进行统计, 直方图每为一个柱将到分为36个柱, 直方图的峰值则代表了该像素特征点处邻域梯度的主方向, 即为该特征点的主方向. 当存在另一个与主峰值能量相当的峰值时, 将这个方向作为该特征点的辅方向.④生成特征描述符得到特征点主方向以后, 旋转特征点主方向, 使之与坐标轴方向重合, 然后在旋转后区域内取以特征点为中心的1616像素大小的邻域, 并将它分成16个44的子窗口区域, 每个子窗口区域形成一个8维向量种子点, 这样就构成了一个168=128维的特征向量, 即为sift特征向量描述符[7].1.2 改进sift特征提取算法根据Lowe的研究, 使用sift算法对物体进行识别时, 如果能够匹配的关键点达到3个以上, 则可以确定该图像中存在目标物体, 因此在图像拼接过程中只需要少量的特征点就可以完成对重叠部分的匹配, 然而, 对于一幅512512的图像, 一般可以检测出1000个左右的特征点, 在增强鲁棒性处理之后, 仍可以达到200到500个特征点, 在拼接时相当大部分的时间都用在了检测冗余的特征点上.本文利用Harris算法对sift算法进行了改进, 上文中假设采用sift算法共获取了N 个特征点, 每个特征点包含3个信息: 位置、尺度和方向, 可以表示为 , , 其中, 、表示特征点的位置信息, 表示特征点的横坐标和纵坐标, 和分别表示特征点的尺度和方向信息. 利用这些信息可以计算Harris角响应值, 表示计算自相关矩阵时的高斯加权函数的标准差. 矩阵表示为:式中为高斯加权函数, 为方向的梯度, 为方向的梯度, 自相关矩阵M具有两个特征值和 , 它同矩阵M的曲率成正比, 因此可以得到Harris角点的响应函数为:通常取值0.04到0.06, 计算所有特征点响应值并计算其绝对值的累加, 然后求其均值的一半作为阈值, 表达式如下所示:若则剔除该特征点, 保留下来的点则作为改进sift算法提取出的特征点2.1 基于K-d树的匹配算法特征点的匹配可以采用穷举法来完成, 但是这样的话会消耗大量的时间, 因此, 一般采用基于K-d树的数据结构来完成匹配搜索. 搜索的内容是与匹配目标图像特征点最邻近和次邻近的原始图像特征点. K-d 树是分割k 维数据空间的一种数据结构, 每个数据结点表示k 维空间的一个点. 每一层都是根据该层的判决器来对相应对象做出分枝决策, 顶层结点按由判决器决定的一个维度来进行划分, 下一层则按照该层的判决器决定的一个维进行划分, 同理在余下各维之间不断地划分. 直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时, 结束划分[10].当用到高维数据搜索问题时, 这种方法的效率明显下降, 针对这一问题, 提出了基于K-d树的BBF算法[11], 这种算法的实现依靠一个优先级队列, 队列成员是按照搜索节点与目标节点之间距离的升序排列的. 在搜索中, 当依靠 K-d 树判决器值的决策沿某个分支方向搜索某个节点时, 一个元素会被加入到优先级队列, 此元素记录了该节点未被搜索分支的信息, 主要包括当前节点与目标节点之间的距离和当前节点在K-d树中的位置. 当一个叶节点搜索到后, 由优先级队列中队首元素的信息按相同方法搜索包含下一近邻节点的其他分支, 并删除队首元素. 在指定数量的节点搜索完后, 结束搜索, 将按距离升序排列的指定数量的近似近邻结果返回.利用基于K-d树的BBF算法进行匹配: 首先, 采用BBF算法找出目标点与待匹配点欧式距离最近的K个点, 因sift特征向量的维数很高, 使很多非匹配点与待匹配点之间的距离集中在一起. 因此使用最近邻中的最小距离点和次小距离点比较, 并设置一个阈值T , 如果两者的比值大于阈值T, 则说明待匹配特征点没有匹配点, 否则, 则匹配成功. 具体做法如下:在BBF搜索中, 假设找到了K个待匹配特征点p的近似最邻近特征点, 则K个特征向量表示为: , 且 (距离按升序排列), 对于匹配点的判断可用下式进行:其中, 表示为向量与之间的距离, 若上式成立, 则为匹配的特征点, 否则, 匹配失败. 使用上述基于K-d树的BBF算法搜索匹配获得的匹配点对通常存在一定数量的误匹配. 为此, 本文采用了RANSAC算法进一步完成匹配工作.2.2 RANSAC算法RANSAC(Random Sample Consensus)算法[12], 即随机抽样一致性算法, 是在矩阵估计、模式识别中最常用的对特征点进行提纯的方法. 根据一组包含错误数据的样本集计算出数据的数学模型参数, 得到有效样本数据, 也就是说首先提出假设的模型, 再通过已知数据进行验证, 判定出该模型是否成立. 通过最优模型的建立, 可以判断出不符合模型的外点, 也就查找出了特征点粗匹配中的误匹配, 然后剔除误匹配, 达到提纯的效果. 本文采用RANSAC算法对图像进行精确匹配, 同时得到图像间变换关系, 具体步骤如下:①待拼接的两幅图像之间由于存在一部分的重叠区域, 它们之间是存在相应变换的, 本文采用的是投影变换模型来准确的描述图像之间的关系, 投影变换模型可以准确描述图像间存在的变换情况, 不仅可以对图像的旋转、缩放、平移和规则性的变换准确描述, 也可以对一些不规则的变换进行描述. 变换公式为:式中, h11、h12、h21、h22为缩放及旋转因子, h13、h23为平移因子, h31、h32为仿射因子.②在粗匹配的匹配点集S中随机抽取4对匹配点, 判断其中是否有3点共线的, 若有则舍弃重新随机抽取, 直至4对匹配点中无3点共线的情况. 得到4对匹配点后计算其对应的变换模型.③上一步确定了一个模型之后, 需要匹配点集S中所有的数据来验证该模型的有效性, 即计算所有的粗匹配点是否满足该模型. 能被模型描述的点定义为内点, 相反, 不能被模型描述的点定义为外点. 统计出内点数量, 分别求出内点匹配点和变换点之间的欧式距离, 再进行求和处理. 距离之和公式如下:式中为满足模型的内点数量.④通过设定阈值来判断该距离之和是否满足该阈值来选择模型参数.⑤重复②③两步, 更新变换模型, 直至得到最优模型为止, 根据最优模型的内点来计算最终的模型参数, 即为所要求的变换矩阵, 并用实现图像的配准[13].经过图像匹配后, 根据图像间变换矩阵可以对相应图像进行变换来确定图像间重叠区域, 对图像进行拼接形成一幅全景图像. 需要注意的是, 由于相机角度和曝光时间的各种差异导致拍摄到的图像可能存在亮度上的差异, 图像边缘可能出现失真现象, 这样会导致拼接后的图像缝合线处出现明显的明暗变化. 为了消除图像拼接缝隙, 实现无缝拼接, 要对图像拼接处的缝合线进行平滑处理[14]. 本文采用渐入渐出的加权平均融合法.加权平均融合法类似于直接平均法, 但其重叠区域的像素值不再是简单的叠加, 而是先进行加权后再叠加平均. 假设为融合之后的图像, 、是待拼接的图像, 拼接后图像如公式(6)所示为:式中和分别是第一幅和第二幅图像重叠区域对应像素的权值, 并且满足 , , 选择合适的权值可以使重叠区域实现平滑过渡, 同时可以消除拼接缝隙.本文主要实现的是基于sift特征点匹配的全景图像拼接功能, 实验是在参数为Intel Core i3-350M 2.27G/2G/Visual Studio 2012的PC机上加以实现. 首先利用相机拍摄两幅不同视角的图片, 提取其特征点, 然后采用基于K-d树的BBF算法对特征点并进行粗匹配; 再利用RANSAC算法对粗匹配进行提纯, 删除“外点”, 得到筛选后的匹配点对; 利用这些匹配点对计算图像间变换矩阵, 采用渐入渐出的加权平均法进行融合得到拼接图像, 如图1所示.图1中, (a)、(b)是两幅原始图像, (c)、(d)为特征点的提取图像, 其中(c)图检测到特征点473个, (d)图检测到特征点398个, (e)为采用BBF算法匹配后的图像, 共有178个匹配点, 匹配时间为0.125秒, 可以看出, 在这178个匹配点中存在的误匹配对数比较多, (f)为RANSAC算法匹配后的图像, 匹配时间为0.082秒, 可以看出经过RANSAC算法提炼后基本无误匹配点对, 计算出变换矩阵后, 对图像进行拼接, (g)为直接进行拼接效果图, 重叠区域有明显明暗变换, (h)为使用渐入渐出的加权平均融合算法得到的拼接图像, 由图(h)可知, 图像拼接效果较好, 没有明显的亮度差异, 视觉效果自然.为了验证该方法的有效性, 使用数码相机拍摄了4幅图片进行拼接实验, 每幅图片之间有大约30%到50%的重叠区域, 如图2所示上下左右四幅图像, 图3为拼接的效果图, 由结果可以看出处理后拼接痕迹消除, 实现了重叠区域的平滑过渡, 效果良好, 得到了高品质的全景图像.本文主要对基于特征点的图像拼接算法进行了研究, 利用改进的sift算法提取图像的特征点, 并结合RANSAC算法实现了相邻帧图像特征点的精确匹配, 利用变换投影模型估计出两幅图像之间的变换矩阵, 最后利用渐入渐出的加权平均融合算法消除了图像拼接处的缝合线和色彩差异, 实现了全景图像的高质量拼接.1 Brown M, Lowe DG. Automatic panoramic image stitching using invariant features. IJCV. 2007. 59–73.2 汪华琴.基于特征点匹配的图像拼接方法研究[学位论文].武汉:华中师范大学,2007.3 Lowe DG. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2): 91–110.4 Ke Y, Sukthankar R. PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image description. Proc. of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference. 2004, 2. 506–513.5 赵向阳,杜立民.一种全自动稳健的图像拼接融合算法.中国图形图像学报,2004.9(4):417–422.6 Harris C, Stephen M. A combined Corner and edge detect. Proc. of 4th Alvey Vision conference. UK. 1988. 15–50.7 李寒,牛纪帧,郭禾.基于特征点的全自动无缝图像拼接方法.计算机工程与设计,2007,28(9):2083–2085.8 张恒.基于sift的图像拼接算法研究[学位论文].天津:河北工业大学,2012.9 郭晓冉,崔少辉.基于局部特征点配准的图像拼接算法.半导体光电,2014,35(1):89–94.10 王俊秀,孔令德.基于特征点匹配的全景图像拼接技术研究.软件工程师,2014,17(11):10–1311 Jeff B, Lowe DG. Shape indexing using approximate nearest-neighbor search in high-dimensional spaces. Conference on Compute Vision andPattern Recognition. 1997. 1000–1006.12 Hartley R, Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. London: 2nd Cambridge University Press, 2004.13 宋宝森.全景图像拼接方法研究与实现[学位论文].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2012.14 林诚凯,李惠,潘金贵.一种全景图生成的改进算法.计算机工程与应用,2004,40(35):69–71,159.。
基于深度特征表示学习的图像匹配研究
基于深度特征表示学习的图像匹配研究基于深度特征表示学习的图像匹配研究摘要：随着计算机视觉和人工智能领域的不断发展，图像匹配成为了一个重要的研究方向。
传统的图像匹配方法通常依赖于手工设计的特征描述子，而这种方法在应对大规模、复杂的图像数据时存在着一定的局限性。
因此，将深度学习技术应用于图像匹配中，提取图像的深度特征表示成为了当前的研究热点。
本文首先回顾了传统的图像匹配方法，然后介绍了深度学习在图像匹配中的应用，并重点讨论了深度特征表示学习及其在图像匹配中的意义和优势。
最后，针对深度特征表示学习的图像匹配方法，对其局限性和未来的研究方向进行了探讨。
1. 引言图像匹配是计算机视觉领域的一个重要问题，在许多实际应用中具有重要意义，如图像检索、目标识别、三维重建等。
传统的图像匹配方法通常基于手工设计的特征描述子，如SIFT、SURF等。
然而，这种方法在应对大规模、复杂的图像数据时存在着一定的局限性。
随着深度学习的兴起，越来越多的研究者开始探索将深度学习技术应用于图像匹配中。
2. 传统的图像匹配方法传统的图像匹配方法通常包括特征提取、特征描述和特征匹配三个步骤。
其中，特征提取通过对图像进行边缘检测、角点检测等操作，提取出图像中的关键点。
特征描述利用手工设计的算法，如SIFT、SURF等，将关键点描述为固定长度的向量。
最后，特征匹配通过计算特征向量之间的距离或相似性度量，得到最佳的匹配结果。
然而，这种方法存在着对特征选择的主观性、不鲁棒性差等问题。
3. 深度学习在图像匹配中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术，能够从大规模数据中自动学习特征表达。
在图像匹配中，深度学习技术可以通过神经网络提取图像的深度特征表示。
与传统的方法相比，深度特征表示学习具有以下优势：（1）自动学习：深度学习能够自动从数据中学习特征表达，不需要手工设计；（2）鲁棒性：深度特征可以对光照、尺度、旋转等变化具有较好的鲁棒性；（3）语义信息：深度学习可以学习到更高层次的语义信息，增强图像匹配的语义一致性。
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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中所罗列的容以外，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）的基本要求和容（1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计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, 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，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 (8)第1章绪论 (9)第1.1节课题的研究背景 (9)第1.2节图像匹配的概述 (11)1.2.1图像匹配的概念 (11)1.2.2 影响图像匹配的主要因素 (12)第1.3节图像匹配的研究现状 (12)第2章图像匹配的几种算法 (14)第2.1节基于像素灰度相关的匹配算法 (14)第2.2节基于特征的匹配算法 (16)2.2.1特征点的描述 (17)2.2.2特征点的提取算法 (18)第2.3节基于边缘特征的匹配算法 (20)2.3.1 Roberts 边缘检测算子 (20)2.3.2 Sobel边缘检测算子 (21)2.3.3 Prewitt 边缘检测算子 (21)2.3.4 Canny 边缘检测算子 (22)第2.4节基于其它理论的图像匹配 (24)2.4.1基于小波变换的图像匹配算法 (24)2.4.2其它理论的图像匹配 (26)第3章基于灰度的图像匹配仿真 (28)第3.1节基于灰度图象匹配 (28)第3.2节灰度图像模板图的获取和匹配仿真 (29)第3.3节灰度图像旋转后匹配仿真 (31)第3.4节灰度图像加噪后的匹配仿真 (32)第4章基于边缘图像特征的匹配仿真 (35)第4.1节基于边缘图像特征的匹配 (35)第4.2节基于边缘特征的图像匹配理想情况下的仿真 (36)第4.3节加入噪声后基于边缘特征的图像匹配的仿真 (38)第4.4节基于边缘图像旋转后的匹配仿真 (40)第5章基于一阶特征点的图像匹配仿真 (42)第5.1节一阶特征点的定义 (42)第5.2节一阶特征点的寻找与匹配仿真 (44)第5.3节加入噪声的一阶特征点图像匹配仿真 (47)第5.4节旋转后的一阶特征点匹配仿真 (48)结论 (51)参考文献 (52)致 (54)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。