基于特征的图像匹配算法研究答辩稿
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。
SLAM中图像特征匹配算法研究及其硬件实现
2、图像变换算法
2、图像变换算法
图像变换算法是指将原始卫星图像转换为另一种形式的图像，以突出某些特 征或进行更高级的处理。常用的图像变换算法包括傅里叶变换、小波变换、主成 分分析等。其中，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，将图像中的高 频和低频成分分离出来，方便进行进一步的处理和分析；小波变换则可以将图像 分解成不同尺度的子图像，
3、ASIC芯片实现
总之，卫星图像处理算法是通过对卫星图像数据的分析和处理，提取出有用 的信息以满足不同应用需求的一种技术手段。为了提高算法的处理速度和效率， 可以采用GPU加速、FPGA实现和ASIC芯片实现等硬件实现方式。其中，GPU加速可 以大大提高算法的处理速度和效率；FPGA实现可以灵活地进行升级和维护；ASIC 芯片实现可以实现高效可靠的硬件加速。
3、ASIC芯片实现
3、ASIC芯片实现
ASIC是应用特定集成电路，它是一种为特定应用设计的集成电路，具有高性 能、低功耗、可靠性高等优点。因此，将卫星图像处理算法转化为ASIC芯片可以 实现高效可靠的硬件加速。ASIC芯片还可以具有成本低、易于维护等优点。常用 的ASIC设计工具包括Verilog和VHDL。这些工具可以使开发者设计出高性能、低 功耗的ASIC芯片加速器。
一、图像特征匹配算法研究
1、SIFT算法
1、SIFT算法
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种经典的图像特征 匹配算法，其特点是对图像的尺度、旋转、亮度等变化具有不变性。SIFT算法首 先提取关键点，然后对关键点进行描述，最后通过比对描述进行匹配。SIFT算法 具有较高的准确性和鲁棒性，但计算复杂度较高，不适合实时性要求较高的应用 场景。
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SIFT特征点的图像匹配算法
基于SIFT特征点的图像匹配算法高峰;魏少华;王学通【摘要】SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点.首先给出了尺度空间的生成方法;接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位方法,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特征点,并将其应用于图像匹配.实验结果说明,使用SIFT特征点可以有效实现图像匹配.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)018【总页数】3页(P101-103)【关键词】SIFT算法;图像匹配;尺度空间;高斯核【作者】高峰;魏少华;王学通【作者单位】西安工业大学,北方信息工程学院,陕西,西安,710025;西安工业大学,北方信息工程学院,陕西,西安,710025;西安理工大学,计算机学院,陕西,西安,710048【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP391.40 引言图像匹配技术是图像处理和计算机视觉领域的一项重要技术。
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图像中寻找对应该模式的子图像过程。
图像匹配所涉及的应用领域包括工业检测、遥感地形匹配、光学和雷达图像跟踪、工业流水线自动监控、交通管理、医疗诊断、图像检索等诸多领域。
目前，图像匹配技术有基于与像素灰度相关的匹配、基于图像特征的匹配、基于语义网络的匹配以及基于神经网络和遗传算法的匹配等多类方法。
近年来，基于局部不变量描述符的方法在图像匹配领域取得了显著进展。
SIFT[1](scale invariant feature transform)方法是Lowe在2004年提出的一种局部不变特征点的提取方法。
SIFT特征是图像的局部特征，对旋转、尺度缩放和亮度变化保持不变，对视角变化、仿射变换和噪声也保持一定程度的稳定性。
SIFT还具有独特性、多量性和可扩展性等多项特点。
基于图像匹配的特征点检测方法综述
0 引言图像特征点是一幅图像中比较典型的特征标志之一，它含有显著的结构性信息。
一般为图像中的线条、交叉点、边界封闭区域的重心或者曲面的高点等。
图像特征点检测的方法是对一幅图像进行描述的必要手段。
在图像匹配、目标检测与识别等图像处理与分析应用中都是关键重要的步骤。
本文对图像匹配中采用的特征点以及提取方法进行深入研究探讨，分析比较几种成熟的特征点检测方法和一些新的特征点提取方法，对这些特征点的基本特点、改进方法、性能优缺点进行详尽分析。
1 特征点检测图像中存在明显表现图像特征的特征点 (角点或关键点)，图像匹配通常利用特征点来估计图像之间的变换, 而不是利用图像全部的信息。
特征点的检测方法很多，本文对图像拼接中常用的重要特征点进行分析比较。
1.1 Harris角点检测Harris角点检测是一种基于图像灰度的一阶导数矩阵检测方法。
检测器的主要思想是局部自相似性/自相关性，即在某个局部窗口内图像块与在各个方向微小移动后的窗口内图像块的相似性。
虽然Harris角点检测算子具有部分图像灰度变化的不变性和旋转不变性，但它不具有尺度不变性。
但是尺度不变性对图像特征来说至关重要。
2001年Mikolajczyk等人把Harris-Laplace和Hessian-Laplace 结合在一起[2]，创造出了一种鲁棒的、尺度不变、重复检测率很高的检测算子，弥补了Harris算子在尺度不变性上的不足。
1.2 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)特征点检测1999年Lowe首次提出了SIFT算法特征点检测，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有良好的不变性和很强的匹配能力。
2004年，Lowe提高了高效的尺度不变特征变换算法（SIFT）[3],利用原始图像与高斯核的卷积来建立尺度空间，并在高斯差分空间金字塔上提取出尺度不变性的特征点。
该算法具有一定的仿射不变性，视角不变性，旋转不变性和光照不变性，所以在图像特征提高方面得到了最广泛的应用。
图像匹配算法的研究进展
图像匹配算法的研究进展一、本文概述随着信息技术的飞速发展，图像匹配算法在诸多领域，如人脸识别、物体追踪、自动驾驶、医学影像分析以及遥感图像处理等，都发挥着越来越重要的作用。
图像匹配算法的核心在于通过一定的算法和策略，从大量图像中快速准确地找到目标图像，或者从同一场景的不同图像中找出相似或相同的部分。
本文旨在探讨图像匹配算法的研究进展，包括经典的算法、新兴的算法以及它们在不同领域的应用。
我们将回顾传统的图像匹配算法，如基于特征的方法、基于灰度的方法等，分析它们的优缺点以及适用场景。
然后，我们将重点介绍近年来兴起的深度学习在图像匹配领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）、孪生网络（Siamese Network）等，以及它们在提高匹配精度和效率方面的突出表现。
我们还将讨论图像匹配算法在实际应用中面临的挑战，如光照变化、视角变化、遮挡等问题，以及针对这些问题的解决方案。
我们将展望图像匹配算法的未来发展趋势，包括算法性能的进一步提升、多模态图像匹配的研究、以及在大规模图像数据库中的应用等。
通过本文的综述，我们希望能够为读者提供一个全面而深入的图像匹配算法研究进展的概览，同时也为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、图像匹配算法的基本原理图像匹配算法是计算机视觉领域的一个核心问题，它旨在从大量图像中找出具有相似性或相关性的图像。
这些算法的基本原理主要基于特征提取和相似性度量两个方面。
特征提取是图像匹配算法的首要步骤。
在这一过程中，算法会从图像中提取出关键信息，这些信息通常是对图像内容的抽象描述，如边缘、角点、纹理、颜色分布等。
这些特征的选择对后续的匹配效果至关重要，因为它们需要既能代表图像的主要内容，又具有一定的鲁棒性，能够在不同的光照、视角、尺度等条件下保持一致。
相似性度量是图像匹配算法的另一关键步骤。
在提取了特征之后，算法需要一种方法来量化两个图像之间的相似性。
常见的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。
基于特征相关的图像配准与拼接算法研究
８ ８・
科
韩 禹 王 港
（ 河北工业大学 控 制科 学与工程学院 ， 天津 ３ ０ ０ １ ３ ０ ） 摘 要： 图像 拼接技 术现在应 用的范围已经愈加广泛 ， 无论在计 算机视 觉 ， 三维重建 ， 医学图像 处理 ， 全景建设等领域都得 到了广泛 应用。 作为图像 处理领域的一门科学 ， 已经受到越 来越 多的重视。 本文对图像拼接的基本原理进行说 明介绍 ， 同时介绍一些基本的拼接 算 法， 主要是基于特征点的研究。并且对 图像拼接 未来的发展进行一个展望。 关键词 ： 图像 拼 接 ； 图像 配 准 ； 图像 融 合 １图像预处理
法 — — 几 何 校正 。 出现畸变后 ， 我们需要校正 。几何校正的一般思路是 以一 幅没
有失真的图像为准， 对 它的各个像素点进行分析 ， 建立一个模型。 然 后对失真图像的像素点 的数据信息和标 准的图像进行 比较 ， 找出两 者之间的关系 ， 然后进行校 正。我们最终 目的是为了找到校正后图 像 中每个像素的亮度值 。 具体操作为 ： ①对图像像素进行坐标变换 ， 找到一种数学关系 ， 建立图像像素点坐标和参考图对应点坐标 间的 图 １得到的角点提取 图像 关系， 根据这 一数 学关系校正所选 的图像各个控制点 的坐标 ， 即在 提取角点之后 ， 下一步是将这些角点进行 匹配 ， 找到相似的点。 图像 的行上逐点计算 出校正后每个控 制点 所对应的原始 图像 的位 我们使用 Ｎ Ｃ Ｃ最大相关法 的算法来完成 。 置。 ② 计算灰度 内插用 ｘ ， ｙ ） 表示几何基 准图像的坐标 系 ， 用ｇ （ ｘ ’ ， ３ 图像 融 合 在完成预处理和配准的准备工作之后 ， 将要融合图像 。通 过前 Ｙ ’ ） 表示校正后 的图像坐标系 ， 设两个 图像坐标系之间关系如下 ： ｙ ｈ ２ （ ｘ ， ｙ ） 面对 图像的预处理 以及配准 ， 两张 图片重合的部分可 以匹配的特征 以及相关的信息都 已获取 ，下面就是要将两 张图的重合部分融合 ， ｈ ｉ （ ｘ ， ｙ ） ＝ ∑ ∑ａ ｉ ｊ ｘ ｉ ｙ ￣ 变为一张图片。这张新的图片将集 合两张 图共有 的场景 ， 并且具有 较 高的清晰度。 为此 ， 我们需要合适正确的算 法。 下面介绍两种常用 的图像融合方法 。 ｈ （ ｘ ＇ ｙ ） ＝ ∑ ∑ｂ ｉ ｊ ｘ ｌ ｙ ￣ ３ ． １加权平 均法 。加权平均法 是对重合 区域 的像 素值进行 加 如果假设基 准图像为 ｆ （ ｘ ， ｙ ） ， 失真图像为 ｇ （ ｘ ’ ， Ｙ ’ ） 对 于同一控 权， 之后进行叠加平均 。这种方法 和平均值法比较接近。 制点它的灰度不变 ， 则有如下关系 ｆ （ ｘ ， ｙ ） ＝ ｇ （ ｘ ’ ， Ｙ ’ ） Ⅲ 。 ３ ． ２欧 氏距离法 。由于一幅图像 中的每个 像素的权重不 同， 它 ２ 图像 配 准 与到图像边沿 的距离成正 比 ， 离重叠 区域越近 ， 像素点 的光 强贡献 经过预处理之后 ， 图像可以开始进行 配准 。每 张图片都有其与 应该越大。 因此 ， 欧 氏距离法就是要计算 出距离 ， 来辨别出不同的像 众不 同的特征 ， 正确选取特征是完成好此项工作的前提 。选择特征 素点 ， 将不 同的权重分配给各个像素。融 合算 法中计算距离映射 ｄ 要遵循明显 ， 易于操作 的特征 。因此 ， 我们要选择 的特征就是角点 ， （ Ｘ ， Ｙ ） ， 利用块距离和欧式距 离 ， 计算 到最近 的透 明点或边 的距离 。 角点是指图像 中明显不 同的两种图案交界处 的点 ， 角点 的周 围有 明 融合变形 图像 的公式为 ： 显变化和差异的特征 。 角点是指沿 图像边缘曲线上 的曲率局部极大 值点 ， 或 者在一定条件下可 以放宽为 曲率大于一定 阈值 的点 。也就 ｃ ｃ ｘ ， ｙ ） ＿ 是说 ，角点是指图像上在二维空 间内灰度 和边 缘方向变化剧烈 的 ４ 图像 拼 接 缝 的 消 除 点， 和周围的邻点有着明显差异 。如 图 １ ， 水杯 ， 水笔 ， 键盘 ， 桌 面之 但 由于各种原 因及客观条件 的限制 ， 在某些情 况下 ， 当拍摄 照 间的交界处都是角点。本文所说 的角点主要指 Ｈａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角点 ， 下面对 明的环境条件 不好 的下 ， 两 幅图像 的一些属性会发生改变 ， 如果不 Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算子 的原 理做 一个简单 的介绍 ， Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角 点检 测算法 只涉 及 做理会而强行 拼接的话 ， 会使拼 接位置上产生明显的拼接缝 ， 甚 至 到图像 的一阶导数 ， 首先定义矩 阵 Ｍ： 出现模糊失真的情况 。 这样的话我们很难说拼接获得了成功 。因此
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
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。
基于内容的图像特征提取算法的研究共3篇
基于内容的图像特征提取算法的研究共3篇基于内容的图像特征提取算法的研究1基于内容的图像特征提取算法的研究随着数字图像的广泛应用，对图像的特征提取越来越重要。
传统的特征提取方法主要是基于图像的灰度值、边缘、纹理等内容，这些特征往往难以表达图像的语义信息。
因此，基于内容的图像特征提取算法被广泛研究，其目的是提取出更具有意义的特征。
一般来说，基于内容的图像特征提取算法可以分为以下几类：1. 目标检测方法目标检测是基于内容的图像特征提取的一个重要方向。
该方法的目的在于从图像中提取出感兴趣的目标，例如人脸、汽车、动物等。
目标检测方法通常包括以下几个步骤：对图像进行预处理、提取目标的特征、使用分类器对目标进行识别。
常见的目标检测方法包括Haar-like特征、HOG特征、SIFT特征等。
这些方法均是以特征提取为核心的算法，它们能够从图片中提取出有用的、具有语义的信息，并将其转化为数字化的向量，以便于机器学习算法对其进行处理。
2. 图像分割方法图像分割是基于内容的图像特征提取的另一个方向。
它旨在将图像分成若干个子区域，以便于进一步分析和处理。
图像分割方法可以分为有监督和无监督两种。
有监督的图像分割方法通过使用已知的训练数据来寻找最优的分割方法，常见的有监督算法包括分水岭算法、K-means聚类算法等。
无监督的图像分割方法则是依靠一些计算机视觉技术来自动完成图像分割的任务，常用的无监督算法包括基于颜色、纹理等特征的方法。
3. 特征匹配方法特征匹配是基于内容的图像特征提取的又一个方向。
该方法通过比较两张图片的特征点来判断它们之间的相似度。
常见的特征匹配算法包括SIFT、SURF、ORB等。
这些算法在图像比对、物体识别、图像拼接等应用方面都有着广泛的应用。
总的来说，基于内容的图像特征提取算法是计算机视觉领域中的一项重要研究内容。
这些算法通过对图像内容分析、提取图像中的语义信息，从而能够在图像检测、分类、识别、分割等方面起到重要的作用基于内容的图像特征提取算法是计算机视觉研究领域中的重要研究内容，它能够从图片中提取出有用的、具有语义的信息，并将其转化为数字化的向量，便于机器学习算法对其进行处理。
基于SIFT特征的视频图像匹配研究
基于SIFT特征的视频图像匹配研究田希山;王利强【摘要】Matches on two images that belong to the same scene are the important step in the process of the video. In the research of extracting a dynamic scene feature, in view of the matching efficiency and performance deficiencies of the SIFT key points descriptors, before construct octaves of scale space that repeatedly convolved with Caussians, cubic interpolation is used to reduce original image efficiency, and then the octaves of scale space are decreased. The advantages of them are on the use widely in many practical areas and obviously improved matching efficiency and performance.%图像匹配是视频处理中的一项关键技术.针对SIFT算法的关键点描述符在匹配性能和匹配效率上的不足,采用建立图像金字塔之前,利用立方插值算法对原始图像进行有效缩放.然后利用降低金字塔层数的思想来构造关键点描述符,使得最后构造出来的描述符更加精确.算法的匹配性能和匹配效率都得到了明显的改进.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)029【总页数】5页(P7749-7753)【关键词】SIFT;视频处理;图像匹配【作者】田希山;王利强【作者单位】宁夏大学民族预科教育学院,宁夏750002;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像匹配是目前一个重要的研究方向，它建立在图像特征检测技术之上。
基于SIFT算法的图像匹配方法研究
基于SIFT算法的图像匹配方法研究一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像匹配技术在众多领域，如目标识别、遥感图像处理、医学图像分析、机器人导航等，都发挥着至关重要的作用。
在这些应用中，准确且稳定的图像匹配方法对于获取精确的结果至关重要。
因此，研究并改进图像匹配算法对于推动相关领域的发展具有重要意义。
本文旨在深入研究基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）的图像匹配方法。
SIFT算法由于其出色的尺度、旋转和光照不变性，自提出以来便在图像匹配领域受到了广泛关注。
然而，SIFT算法也存在计算量大、实时性差等问题，这些问题在一定程度上限制了其在某些领域的应用。
因此，本文在深入研究SIFT算法原理的基础上，对其性能进行优化，并探讨其在不同应用场景下的应用效果。
本文首先介绍SIFT算法的基本原理和流程，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向赋值、关键点描述子生成等步骤。
然后，针对SIFT算法存在的问题，提出一系列优化策略，如使用快速近似算法降低计算复杂度、引入图像金字塔提高匹配速度等。
接着，通过实验验证这些优化策略的有效性，并将优化后的SIFT算法应用于不同的图像匹配场景，包括灰度图像匹配、彩色图像匹配、旋转图像匹配等。
对实验结果进行分析和总结，探讨SIFT算法在不同应用场景下的适用性和局限性。
通过本文的研究，希望能够为图像匹配技术的发展提供新的思路和方法，推动相关领域的进步。
也希望本文的研究成果能够为相关领域的研究人员和从业人员提供有益的参考和借鉴。
二、SIFT算法理论基础SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）算法是一种用于图像处理的计算机视觉算法，其主要目的是在图像中检测和描述局部特征，以实现图像匹配、目标识别等任务。
SIFT 算法的核心在于其尺度不变性和旋转不变性，这使得它在各种复杂的图像变换条件下都能保持较高的匹配精度。
基于特征点驱动的CT图像配准与拼接方法研究
作者姓名： 学科专业： 导师姓名： 完成时间： 曹 新 华 生物医学工程 冯焕清 教授 李传富 主任医师 二○一○年五月十三日
University of Science and Technology of China
A dissertation for master ’s degree
III
Abstract
matched points were found by SIFT algorithm, achieving automatic matching feature points. For the image registration, we focused the research on the method of feature point-driven image registration. Based on the thin-plate spline interpolation algorithm, we realized the registration of two CT brain images, and also designed a globe feature vector based method to remove the error matched points of images that required for registration. Finally, primary research on medical images mosaic was conducted by using the method of feature point-driven image mosaic, and complete algorithm and programming procedures were proposed for two CT chest images mosaic. In accordance with the characteristics of medical images, the error matched points of images that required for mosaic were removed by random sample consensus (RANSAC) algorithm and statistics slope algorithm. We appreciate the support of National Nature and Science Foundation of China (project No 60771007).
基于sift特征点的图像匹配方法研究
3.匹配算法的一般步骤—特征提取
特 征 点
3.匹配算法的一般步骤—特征提取
直 线
3.匹配算法的一般步骤—特征提取
区 域
3.1特征提取
点特征提取方法
--Harris (Harris Corner Detector)算法
受信号处理中相关函数的启发，给出与自相关函数相联 系的矩阵M，M矩阵的特征值是自相关函数的一阶曲率，如 果两个曲率值都高，那么就认为该点是角点，此方法对图 像旋转、亮度变化、视角变化和噪声的影响具有很好的鲁 棒性。
1.图像匹配介绍----图像配准的应用领域
医学领域
--CT,MRT----图像匹配后进行融合可以得到更多的信息
2.图像匹配的分类
图像匹配的分类
基于灰度信息 的图像匹配
基于特征信息 的图像匹配
2.图像匹配方法的分类
2.1基于灰度的图像匹配算法 基于灰度的图像匹配算法是直接利用匹配图像的灰度 值，选择某种相似性度量函数，然后再通过图像像素计算 此度量值，最终根据计算结果进行全局优化后实现匹配。 灰度匹配通过利用某种相似性度量度量函数可以是 MMSE (最小均方误差)、互相关值、SSDA 等。 此类方法无需对图像进行分割和特征提取，自然避免 了由这些预处理可能造成的图像信息丢失而引起的匹配精 度降低。这类方法主要的特点是在收敛速度、统计模型、 匹配精度及最终的估计误差方面均出现了较为成熟的研究 成果，并且原理简单容易理解。
xx xy
L xy ( X , ) L yy ( X , )
Lyy ( X , ) Lxx ( X , ) 表示高斯二阶偏导在X处与图像I的卷积。Lxy ( X , ) 、 其中， 具有相似的含义。
图像匹配方法研究综述
图像匹配方法研究综述一、本文概述图像匹配，作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容，旨在从大量的图像数据库中寻找与给定查询图像相似或相同的图像。
随着数字图像数据的爆炸性增长，图像匹配技术在许多实际应用中，如目标识别、遥感图像处理、人脸识别、图像检索、视频监控、医学图像分析等领域，都发挥了关键的作用。
然而，由于图像匹配涉及的问题复杂多样，包括光照变化、尺度变化、旋转、遮挡、噪声干扰等因素，使得图像匹配成为一个具有挑战性的研究课题。
本文旨在全面综述图像匹配方法的研究现状和发展趋势。
我们将对图像匹配问题进行明确的定义和分类，阐述其在实际应用中的重要性。
然后，我们将详细介绍传统的图像匹配方法，如基于特征的方法、基于区域的方法、基于变换的方法等，并分析其优缺点和适用场景。
接下来，我们将重点介绍近年来兴起的深度学习方法在图像匹配中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、孪生网络、注意力机制等，并探讨其与传统方法的比较和优势。
我们还将对图像匹配的评价指标和常用数据集进行介绍，以便读者对各类方法的性能有更加直观的了解。
我们将对图像匹配方法的未来发展趋势进行展望，以期为相关研究人员提供有益的参考和启示。
通过本文的综述，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的图像匹配方法的知识体系，促进该领域的研究进展和应用发展。
二、图像匹配方法分类图像匹配作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容，其目标是在不同视角、光照、尺度或形变等情况下，找到两幅或多幅图像之间的相似性或关联性。
根据算法的不同特点和应用场景，图像匹配方法大致可以分为以下几类。
基于特征的方法：这类方法首先提取图像中的关键特征，如角点、边缘、斑点等，然后对这些特征进行描述和编码，最后通过特征之间的相似性度量来实现图像匹配。
常见的特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等，它们能够在一定程度上应对光照、尺度和旋转等变化。
基于特征的方法通常具有较高的准确性和鲁棒性，但计算复杂度较高，实时性较差。
基于特征点的图像匹配技术研究与应用
基于特征点的图像匹配技术研究及应用文献综述1. 图像匹配的概念图像匹配[1]是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。
其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
图像匹配中事先获得的图像称为基准图像（base image ），在匹配过程中在线或者实时获得的图像称为实时图像（real time image ）。
基准图像可以比实时图像大也可以比实时图像小。
当基准图像比实时图像大时，匹配过程就是在基准图像中搜寻实时图像位置的过程；当实时图像比基准图像大时，匹配过程就是在实时图像中寻找作为目标的基准图像的过程。
在地图导航系统[2]中，基准图像比实时图像大。
如图1.1所示。
基准图像实时图像待匹配区域dx dy搜索区域M1N1N2M2图1.1 地图导航系统中的图像匹配示意图基准图像和实时图像是对同一对象有差别的近似描述，设和分别为基准图像和实时图像的灰度分布，在不考虑关照变换等影响下，两者存在如下关系：其中是高斯白噪声，可以通过一定的滤波方法滤除。
是上的点在X 和Y 方向上的位置偏差，称为定位噪声。
位置偏差往往是因为图像的几何形变造成的。
实际上利用计算机进行处理的并不是连续图像，图像的位置和灰度都被划分为离散的值，常用像素矩阵来表示一副图像。
在地图匹配导航中，通常基准图像比实时图像大。
直接进行相关匹配的两幅图像应该是大小一样的，为了确定实时图像在基准图像中的位置，就必须在基准图像中提出与实时图像大小相等的基准子图，并逐个与实时图像进行比较，以便找出与实时图像匹配的那个基本子图，从而确定实时图像在基准图像中的位置。
所以一般图像匹配的过程就是不断从基准图像中提取基准子图与实时图像进行相关运算的过程，这个过程可以是线性遍历式的，也可以是非线性随机的搜索过程。
在本课题中，我们选取左上角为原点作为坐标基准。
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研究背景
图像特征点提取和匹配是图像处理研究领域中 的基础课题，也是机器视觉的关键技术之一，广 泛应用于虚拟现实、视频压缩、图像复原、图像 数据库检索等技术中，具有广泛的应用前景及社 会经济价值。因此，特征点的提取和匹配越来越 得到研究人员的关注。
图像匹配的基本流程
参考图像 待匹配图像
图像预处理
图像预处理
谢谢各位老师的观看！
图像匹配的Matlab实现
角点检测—显示所有角点
角点检测—筛选后的角点显示
通过筛选角点的步骤后，在剩下为数不多的角点 中，选择两对正确的匹配角点对。利用MATLAB编 程实现这部分的功能，MATLAB仿真显示结果如下 图所示：
全景图的Matlab实现
总结
图像匹配是一门实用性很强，理论与算法并 重的技术，是很多计算机视觉算法研究的关键和 前提。其中，基于点特征的图像匹配考虑到像素 点领域的灰度变化，较好的克服了线特征和区域 特征的缺点，实现了较好的图像匹配效果。它不 仅适用于重合度较低的图像之间的匹配，而且还 能够应用于运动场景图像以及含有遮盖物体图像 之间的匹配，具有重要的理论意义和实用价值。 本文所有的实验与仿真都基于Matlab仿真平台。
检测角点，筛选合适的角点
基于点特征的图像匹配
各类角点检测算法的比较表
•
Harris角点检测的Matlab实现
原始图像
角点检测结果
基于特征点的图像匹配算法
已知P={p1,p2,...,pm}是标准参考图像上的特征点集， Q={q1,q2,...,qn}是待匹配图像上的特征点集，匹配要实现 的目的就是确立两个点集之间的对应关系。利用对应关系 来求解变换模型参数，具体匹配过程如下： (1)对参考图像上的特征点集P中的一个特征点pi建立以 其为中心，大小为n*n的目标窗口Pnn； (2)相对于参考图像上的特征点pi，在待匹配图像上取 大小为m*m的窗口Qmm（m>>n），并确保特征点pi的同 名特征点在搜索窗口Qmm内； (3)目标窗口Pm在搜索窗口Qmm上滑动，同时计算其 相似性度量，确定特征点pi的同名特征点qi。
最佳匹配点
将两幅图像进行Harris角点检测后，分别得到角点对 应与该图像的坐标位置，以该坐标位置为中心，分别取其 附近的8个像素值，然后与另一幅图像进行匹配，找出距 离最小的点作为匹配点。 接着，将图像一中的角点1与图像二中的所有角点进 行相减，得到一个最小误差值，并记录下该位置，这样依 次将图像一中的角点2，角点3一直到最后的角点都进行相 减，即可得到两幅图像之间的最佳匹配点。对已经找出的 匹配点，在图像上进行显示，这样有利于人眼判断该算法 是否匹配正确。
基于特征的图像匹把具有同一场景的两幅或多幅 图像在空间上对准，进而确定他们之间变换关系 的过程。其方法大致分为两类：基于像素的图像 匹配方法和基于特征的图像匹配方法。 本文介绍了图像特征点、图像匹配概念、常 用角点检测的算法，图像匹配的常用方法。主要 工作为Harris算法的角点检测和基于特征点的图 像匹配。
需要注意的是，在匹配过程中，并非P和Q中的所有 点都有匹配点对，点集P中的某些对应点会在Q中丢失。 因此，所寻找的是P和Q之间的最大匹配点子集（pi，qi）， i=1,2，...，k，其中k<=min(m,n)。 在基于点特征的图像匹配算法中，特征点通常选取的 是图像中易于确定的特殊点，比如角点、直线交叉点、T 型交汇点、高曲率点，以及特定区域的中心、重心等。