基于灰度的图像匹配研究样本
一种新的基于灰度的图像匹配方法
４ 算法实验结果
为 了 验 证 新 算 法 的 有 效 性 ， 本 文 进 行 了 实 验 （ Ｐｅｎｔｉｕｍ（Ｒ） ４
的 机器 ， ＣＰＵ 主 频 为 １．５０ＧＨＺ） ， 将 新 算 法 和 广 泛 使 用 的 Ｈａｕｓ－ ｄｏｒｆｆ 距离方法进行比较。实验用两幅不同模态的同一区域的光 学 图 像 ｉｍｇ１（ 图 １） 和 ＳＡＲ 图 像 ｉｍｇ２， 大 小 为 的 ｉｍｇ１ 作 为 基 准 图， 在 ｉｍｇ２ 上 多 次截 取 大 小为 的 图 像 作 为 待 匹 配 图 像 ， 进 行 多
全不相关时， 取值接近于 ２。我们的目的是找到 Ｓ（ｘ，ｙ）的最小值。
３．３ 种群初始化和选择机制
一 般 的 种 群 初 始 化 都 是 采 用 随 机 选 取 。考 虑 到 初 始 种 群 的
质量会影响到后代的质量， 进而影响到我们算法的收敛。我们 采用了择优初始化方法， 先随即产生 ｎ 个位置， 求取它们适应 度函数值的均值 ｍ 作为后来选取种群的门限。大于门限 ｍ 的 被选择为初始种群中的个体， 直到选择量达到设定的值 Ｎ 为
假设表示待匹配图像， 其大小为
；Ｂ（ｘ，ｙ）表 示 基 准 图
像 上 以（ｘ，ｙ）为 左 上 角 的 在 其 范 围 内 的 大 小 为
的一幅截取
图。这样我们定义我们的适应度函数如下：
（６）
根据分析可以知道适应度函数随两幅图像之间的相关程
度增加而递增， 当两幅图像完全相关时， 取值为 ０； 两幅图像完
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图像处理
差分别为
和 ， 同理定义 Ａ 相对于 Ｂ 灰度值为 ｎ 的对
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。
基于图像灰度的模板匹配方法
基于图像灰度的模板匹配方法图像匹配技术是数字图像信息处理和计算机视觉领域中的—个基本问题，并在卫星遥感、空间飞行器的自动导航、武器投射系统的末制导和寻的、光学和雷达的图像目标跟踪、地球资源分析与检测、气象预报、医疗诊断、文字读取以及景物分析中的变化检测等许多领域中得到广泛应用㈣。
一般来说，由于图像在不同时间、不同传感器、不同视角获得的成像条件不同，因此即使是对同一物体，在图像中所表现出来的几何特性、光学特性、空间位置都会有很大的不同，如果考虑到噪声、干扰等影响会使图像发生很大差异，图像匹配就是通过这些不同之处找到它们的相同点。
图像匹配算法主要分为两类口：一类是基于灰度匹配的方法；另一类是基于特征匹配的方法。
前者主要用空间的一维或二维滑动模板进行图像匹配，不同算法的区别主要在模板及相关准则的选择方面，这类方法一般匹配率高，但计算量大，速度较慢；后者则通过在原始图像中提取点、线、区域等显著特征作为匹配基元，进而用于特征匹配，一般匹配速度较陕，但匹配精度不一定高。
1.概念解释：①数字图像:数字图像是由被称做像素的小块区域组成的二维像素矩阵。
一般把图像分成3种形式：单色图像，灰度图像和彩色图像。
②像素：表示图像颜色的最小单位③灰度图像：灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就像平时看到的黑白照片：亮度由暗到明，变化是连续的。
灰度图的每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0—255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑，255表示白，而其他表示灰度。
④点阵图:显示器的屏幕由可以发光的像素点组成. 并且从几何位置看, 所用这些像素点构成一个矩形的阵列.利用计算机控制各像素点按我们指定的要求发光,就构成了我们需要的图形.这种方式构成的图形我们可称之为点阵图形.⑤点阵图形的坐标系统：各像素点有一个坐标唯一指定了它的位置.如果点阵图形的大小是N ×M, 那么它的点阵共有M 行N 列, 每个像素点的位置就由它所在的行和列的位置所唯一确定. 这个行和列的位置就给出了点阵图形的坐标系统. 按照前面的顺序, 第m 行, 第n 列的像素点顺序数就是m+(n-1)N.反之, 顺序数为s 的像素点在第s Mod N 行, 第Int(s/N ) + 1列, 这里的s Mod N 是s 除以N 后的余数, Int( s/N ) 是s/N 的整数部分.需要注意的是第m 行, 第n 列的像素点的坐标可能不是(m; n), 而是(m-1; n-1). 这是因为有时为了在计算机中处理的方便, 像素点的行列的排序不是从1, 而是从0开始的. 我们常用的显示器的像素坐标就是如此.2．数字图像匹配算法设计：在此软件中我采用了两种图像匹配算法：①基于灰度的模板匹配算法②基于灰度的快速匹配算法。
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。
一种基于灰度投影块匹配算法的电子稳像方法
值 ， 为 第 ｋ帧 图像 第 行 的灰 度 投影 值 ， Ｇ （） Ｇ （，）
为第 ｋ帧图像 上 （，） 置 处的像 素灰 度值 。 位 ② 相关计 算 将 第 点帧 图像 的行 、 灰度 投 影 曲线 与 参考 帧 图 列 像 的行 、 列灰 度投 影 曲线 做互 相关 运算 ， 根据 两条相关 曲线 的波谷值 即可确定 当前 帧图像 相对 于参考 帧 图像 的行 、 位移 矢量值 。 式为进 行行 相关 运算 的计 算公 列 下
式 （ ） ， ． 为第 ｋ帧 图像 第 列 的灰 度 投 影 ４ 中 Ｇ （） 『
索 区域 内所有 的候 选块 中 ， 出于前 一 帧参 考块 在 某 找 匹配 准则 下 最相似 的块 ， 即匹配块 ， 考块 与其 匹配块 参
之 间 的相对 位移 即为该块 的运动矢 量 。 最 佳 匹配可 以通过使某 一 目标 函数最 小或最 大而 求 出 ， 用 的 目标 函数 有 绝 对 误 差 和 （ ＡＤ， ｕ ｆ 常 Ｓ Ｓ ｍ ｏ
一
种 基 于 灰 度 投 影 块 匹 配 算 法 的 电 子稳 像 方 法
向量 。全 局块 匹配法 的实 现过程 如 图 １ 示 。 引 所
当前 帧 （）
现过 程 可 由两 个 主要 的步 骤 组成 ， 图像 的灰度 映 射 即 和相关 计算 。
①灰 度映 射
搜 索 块
把 每 一 帧 图像 灰 度 值 映射 成 两 个 独 立 的一 维 波 形， 即把两 维 图像信息 用两 个独 立 的一维 信息来 表示 。 其 投 影公式 可表 示为 ：
Ｍ ＳＥ（ ｘ ） １ ＃ ， ＝ ）
基于Harris角点的图像匹配算法
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｎ ｅ ｗ ｈ ｉ ｇ ｈ－ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ｏ ｉ ｌ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｉ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ．Ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｓ ｃ ｏ ｉ ｎｅ ｒ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｗｉ ｔ ｈ ｇ ｒ ａ ｙ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ．Ｈａ ｒ ｒ ｉ ｓ ｃ ｏ ｒ ｎ ｅ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｇ ｒ ａ ｙ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｉ ｓ ｄ ｅ ｆ ｉ ｎ ｅ ｄ．Ｉ ｔ ｔ ａ ｋ ｅ ｓ ｆ ｕ ｌ ｌ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｏ ｆ ｇ ｒ ａ ｙ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｎ ｅ ｌ ’ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｇ ｒ ａ ｙ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ａ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｎ ｅ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｃ ｈ ．Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗｓ
摘 要 ：提 出 了 新 的 基 于 特 征 点 的 高 速 图 像 匹 配 算 法 。 该 算 法 把 角 点 特 征 和 灰 度 值 特 征 结 合 起
来， 定 义 了 一 种 基 于 Ｈａ ｒ ｒ ｉ ｓ角 点 的 灰 度 值 特 征 ， 并 充 分 利 用 角 点 灰 度 值 以 及 角 点 周 边 灰 度 值 和 位 置 信
改进的归一互相关法的灰度图像模板匹配方法_陈丽芳
1
以灰度为基础的匹配
灰度匹配的基本思想： 以统计的观点将图像看成是二维 信号， 采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。利用两 个信号的相关函数， 评价它们的相似性以确定同名点。 基于灰度的匹配方法是直接利用图像的灰度值度量两幅 图像之间的相似性， 用某种相似性度量， 判定两幅图像中的对 应关系。灰度信息匹配方法只对图像的灰度进行处理， 避免 了主观因素的影响， 可以实现完全自动的匹配。
4 改进传统 NC 算法的搜索策略
传统的模板匹配的基本算法就是将模板图在搜索图上遍 历所有可能的位置， 从中找出相关度最大位置即认为是匹配 位置。由于传统做法需要遍历所有点， 当模板图很大的情况 下， 显然其计算量是相当大的， 要加快运算速度比较有效的方 法是减少搜索位置和每个位置处的计算量， 所以提出了变换 模板图和改变搜索步长的方法来加快匹配的速度， 并通过实 验验证了该方法的准确性和快速性。 （1） 变换模板 变换模板图存在两种情况： 一种是参考图和模板图都比 较大的情况， 先按照一定的比例同时缩小参考图和模板图， 寻 找出大概位置后， 从原始参考图中截取参考图的有效性区域， 利用有效性区域和原始模板图进行匹配； 另一种是当模板图 比较大的情况下， 根据一些明显特性， 利用手工比对的方法先 把模板图的特征区域截取出来， 利用特征区域模板图和参考 图进行匹配， 得到参考图的候选区域， 最后再利用原始模板图 和候选区域进行匹配得到所要的结果。 （2） 改变搜索步长 传统模板匹配， 都是遍历每点， 这样会浪费大量的时间在
基金项目： 江苏省科技厅基金项目 （No.SBE200800983） ； 江南大学自主科研计划 （No.JUSRP30909） 。 作者简介： 陈丽芳 （1973—） ， 女， 硕士， 副教授， 主研方向： 图像处理、 计算机应用； 刘渊 （1967—） ， 男， 硕士， 教授； 须文波 （1946—） ， 男， 博导。 E-mail： may7366@ 收稿日期： 2011-02-25； 修回日期： 2011-04-28
基于子图灰度比较的匹配模板选取算法
基于子图灰度比较的匹配模板选取算法洪寒冰【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2011(041)010【摘要】In order to reduce the time of matching template selection,a novel algorithm based on sub-image coding by comparison of gray scale is presented. Firstly,every sub-image was divided into 2×2 blocks equally. Then,by comparing the gray scale of the 4×4 blocks including the sub-image and its neighborhood, an 80-bits-binary-code is given to this sub-image. The next step is to find out the least repeated code and chose the obverse sub-image or the sub-images with the highest image variance as the image matching template. Verified by time analyses and simulation experiments, the aforementioned algorithm has less time complexity than several commonly used algorithms.%为降低图像匹配模板选取算法的时间复杂度,提出一种基于子图灰度比较编码的图像匹配模板选取算法.首先将子图等分为2×2子块,以子图及邻近区域的4×4子块的灰度比较关系为子图赋予一个编码；其次在所有子图编码中选取重复次数最少的编码对应的一个子图或若干个子图中图像方差最大者作为匹配模板.算法复杂度分析和仿真实验结果表明,该匹配模板选取算法在保证了一定的有效性的前提下,其时间复杂度优于若干常用匹配模板选取准则.【总页数】5页(P1172-1176)【作者】洪寒冰【作者单位】北京遥感设备研究所,北京100854【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于模板核灰度的 Susan 特征向量匹配算法 [J], 王仁丽;代月明2.基于相似度比较的图像灰度匹配算法研究 [J], 杨小冈;曹菲;缪栋;张云鹏3.基于Mean Shift算法和灰度模板匹配的运动目标主动跟踪 [J], 张德秀;尚振宏;尚晋霞;刘会珍4.基于相邻基准子图灰度统计相关的快速互信息匹配算法 [J], 符艳军;孙开锋5.基于灰度统计的快速模板匹配算法 [J], 陈皓;马彩文;陈岳承;孙小林;唐自力因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于互信息的图像配准技术研究毕业论文
基于互信息的图像配准技术研究毕业论文目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.1.1 应用价值 (1)1.1.2 研究概况及发展趋势 (1)1.2 本文研究内容 (2)第2章图像配准 (4)2.1 图像配准的基本过程 (4)2.2图像配准方法的分类 (5)2.3 主要的图像配准方法 (7)2.3.1 基于特征的配准方法 (7)2.3.2 基于灰度的配准方法 (7)2.4 本章小结 (8)第3章互信息在配准中的应用 (9)3.1 互信息的概念 (9)3.1.1 熵 (9)3.1.2 互信息 (11)3.2 基于互信息的配准 (11)3.2.1 互信息配准的基本步骤 (11)3.2.2 MATLAB平台中互信息的配准 (12)3.3 本章小结 (13)第4章互信息图像配准的技术 (14)4.1 插值技术 (14)4.1.1 最近邻插值法 (14)4.1.2 三线性插值法 (15)4.1.3 部分体积分布插值法 (16)4.2 出界点处理 (18)4.3 灰度级别对配准的影响 (18)4.4 优化算法 (20)4.4.1 引言 (21)4.4.2 Powell法 (21)4.4.3 遗传算法 (22)4.4.4 遗传-模拟退火混合优化算法 (26)4.4.5 蚁群算法 (28)4.5 本章小结 (31)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (36)第1章绪论1.1 研究背景1.1.1 应用价值随着图像信息的需求日益强烈，近二十年来，图像融合的研究蓬勃兴起，成为图像处理的一大热点。
在实际应用中，单一模态的图像往往不能提供所需要的足够的信息,通常需将不同模态的图像融合在一起，得到更丰富的信息以便了解综合信息。
然而不同模态的图像会出现成像原理不同、分辨率不同、灰度属性不同等情况，图像间并不存在简单的一一对应关系。
为了能将不同模态图像中的信息融合在一起，就必须首先进行图像配准。
图像配准是图像分析和处理的关键步骤，在遥感图像处理、医学图像处理、计算机视觉和模式识别等领域得到广泛应用。
SURF
3 实验
小小的便签 不一样的感觉
谢谢
2. 主要方法步骤
寻找特征点
Integral Images 近似Hessian矩阵行 列式（D） 尺度空间描述 特征点定位 （x,y,scale）
构建特征点描述符
Orientation De和次近邻之 比（初匹配） 精确匹配 RANSAC+最小二乘 法
Integral mages
σ
对上式进行求导，并取得极值点处的极值为：：
≥ 0.03
2.2 构建特征点描述符
描述符是用于描述特征点在尺度空间领域内的像素值分布 通过Haar小波响应在x和y方向的偏导数进行构建64D的分布，同时 使用积分图像进行加速。 在特征点圆形区域内确定一个主方向，以达到旋转不变性 构建一个沿主方向的正方形，并从中提取SURF描述符
Orientation
2.2 构建特征点描述符
在以特征点为圆心，圆心角为60°，半径为6s的扇形区域内，求得在x 和y方向的Haar小波响应，采样步长根据所在尺度s进行。同样可用积 分图像进行加速滤波
Orientation
2.2 构建特征点描述符
对计算得到的Haar小波响应加以高斯权值 用水平响应和垂直响应表示 确定主方向：
σ
=2s
The longest Orientation 向量定为特征点的方位
Descriptor-64D
2.2 构建特征点描述符
以特征点为中心，沿着主方位构建一个边长为20s的正方形，再分为4*4的子区域 在每个小区域内又分为5*5采样 点，计算Haar小波在相对于主方 位响应的水平和垂直方向上的响 应（滤波器大小为2s） 为提高几何形变和定位误差的鲁 棒性，对响应加以高斯权重(3.3s)
(完整)图像匹配+图像配准+图像校正
图像匹配图像匹配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。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配.1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。
利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点.灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。
最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法,其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。
利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大,因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。
现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法,FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。
2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述,然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。
基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。
特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系,通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。
特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。
常用的特征提取与匹配方法有:统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等.基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多,大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度；而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力.所以基于图象特征的匹配在实际中的应用越来越广泛。
关于静态灰度图像校正方案的研究
关于静态灰度图像校正方案的研究摘要:灰度图像是图像样本中最基础的一种,具有数据量小,表示简单,编码、存储、传输方便等优势,同时也是构建复杂彩色图像的基石,对于大多数图像处理场合都适用。
本文通过研究低质量,高噪声灰度图像的像素特征,提出对静态灰度图像进行校正的综合点运算,包含分布运算,线性变换、阀值设定、窗口变换及灰度拉伸等各种子算法。
实践证明,对不同图像进行合适的各种具体点运算对于灰度图像有很好的校正效果,极大提升了灰度图的质量,在此基础上后期加入色度算子还可以提升静态彩色图像的质量。
关键词:灰度图像图像校正处理方案1 图像的灰度分布算子灰度运算算法较多,但本质都是关于像素点的运算,称为点运算。
点运算是图像处理中最基础最重要的技术,图像灰度分布运算就是图像点运算的一种。
设原始二维图像为A（x,y）,经过运算后的图像为B（x,y）,则点运算可表示为:B（x,y）=[A（x,y）]。
为进一步突出灰度特征,精简维度,现将原始图像A（x,y）重新定义如下:设A（x,y）具有连续平滑的灰度变化,则图像A(x,y)可以看成一幅由灰度级A和该灰度级所对应的像素轮廓线所围成的面积D的函数A（D）。
由于原始图像灰度是连续变化的,定义灰度概率密度函数H(D)如下: 即H（D）是面积函数导数的负值。
将式（1）离散化可以得到图像处理的分布算子由于H(D)函数可以清楚的表示原始图像灰度的分布,采用H(D)函数表示灰度图可以筛选出图像主要的灰度信息,从而为后续压缩或提取图像主要特征提供极大的方便。
反过来,如果需要根据原始图像进行增强,弱化无关灰度信息,也可以根据H（D）函数取出适当的阀值,进行图像细节的增强运算,其中,最简单的方法就是线性变换增强运算。
2 基于灰度线性变换的灰度校正当图像中某个灰度值远远大于其他灰度的统计值时,往往难以捕捉图像真正的灰度分布,这样将不利于图像细节的提取,也不利于图像质量的校正。
记A1为原始图像像素点（x,y）的灰度值,A2为变换后图像像素点（x,y）的灰度值,k为线性比例系数,M为灰度常数,定义线性变换方程如下:不难证明:当k>1时,变换后图像的对比度将增大,k<1时,对比度将减小,而k=0的实质效果是图像的灰度平移。
图像匹配技术介绍
04
图像匹配技术的性能评估
评估指标
准确率（Precision）
召回率（Recall）
衡量匹配算法返回的相关图像中真正相关 图像的比例。
衡量匹配算法返回的真正相关图像占所有 相关图像的比例。
F1分数
平均精度均值（mAP）
综合考虑准确率和召回率的指标，用于评 估算法的整体性能。
对多个查询图像的平均精度求均值，用于 评估算法在不同查询下的性能稳定性。
技术背景
随着计算机视觉和图像处理技术 的快速发展，图像匹配作为关键 技术之一，在多个领域发挥着重 要作用。
图像匹配技术的应用领域
遥感图像处理
在遥感领域，图像匹配用于不同时间、 不同传感器或不同视角获取的图像间 的配准和融合。
医学图像处理
医学图像匹配用于多模态医学图像的 配准，如CT、MRI和X光等图像的融 合分析。
面临的挑战
光照变化
视角变化
不同光照条件下，同一物体 的图像可能会有很大的差异， 这给图像匹配带来了很大的 挑战。
从不同角度观察同一物体， 其形状和外观可能会有很大 的变化，这也增加了图像匹 配的难度。
遮挡问题
在复杂场景中，物体可能会 被其他物体遮挡，导致部分 信息丢失，从而影响图像匹 配的准确性。
加速算法
采用高效的数据结构和算法，如FAST、SURF等，加速关键点的检测过程。
特征描述
局部描述子
01
对关键点周围的像素信息进行编码，形成特征向量，如SIFT、
ORB等。
全局描述子
02
对整个图像或图像区域进行编码，形成全局特征，如HOG、
GIST等。
描述子的优化
03
通过降维、二值化等方法优化描述子，提高匹配效率和准确性。
基于SIFT图像特征提取与FLANN匹配算法的研究
基于SIFT图像特征提取与FLANN匹配算法的研究王金龙;周志峰【摘要】The traditional algorithm of image matching exist the problem of high rate false match and little feature information.An image matching algorithm is presented based on SIFT feature extraction andFLANN.Firstly,the scale invariant feature transformation algorithm SIFT is applied to the feature point extraction and matching ofimages.Secondly,the SIFT algorithm is mainly used to find out the extreme points and stable feature descriptions in the building of the successful scale space.Feature description must have a strong ability to adapt to scale,illumination and image distortion.Finally,we use the fast and nearest neighbor algorithm FLANN of high dimensional data to find the exact matching point in the image.In this paper,we study the widely used feature extraction algorithm of SIFT.The experimental results are obtained by comparing the characteristics of the algorithm with different illumination,translation and rotation and the result meets certain requirements.%针对传统的图像匹配算法存在误匹配率高,特征提取信息也比较少的问题;文章提出了SIFT与FLANN匹配算法结合起来的一种图像匹配方法;首先,将尺度不变特征变换算法SIFT应用到图像的特征点提取与匹配中;其次,SIFT算法主要就是在在构建成功的尺度空间中寻找出极值点,寻找出稳定的特征描述,特征描述必须具备以下特征,对尺度、光照以及图像的变形都要具有很强的适应能力;最终,利用高维数据的快速最近近邻算法FLANN进行特征匹配,找到图像中准确的匹配点对,研究了SIFT这种应用广泛的特征点提取算法,通过实验比较了这种组合算法的特征点提取在不同光照,平移,旋转下的结果,匹配精度满足一定的要求.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2018(026)002【总页数】4页(P175-178)【关键词】SIFT;特征提取;FLANN匹配算法;特征匹配【作者】王金龙;周志峰【作者单位】上海工程技术大学,上海201600;上海工程技术大学,上海201600【正文语种】中文【中图分类】TP2730 引言特征点的检测和匹配是计算机视觉中非常重要的技术之一，在物体检测、视觉跟踪、三维重建等领域都有非常广泛的应用。
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。
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。
图像配准技术进展研究
图像配准技术进展研究摘要:图像配准是图像处理领域的一个重要研究方向。
本文主要介绍了图像配准的定义、数学模型,以及图像配准的四个组成部分。
并针对现有两大类图像配准方法总结出了每种方法的配准操作过程,并针对两种方法的各自特点,分别进行了对比分析。
关键词:图像配准基于特征的方法基于灰度的方法1 图像配准简介图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。
因此,配准解决的关键问题就是寻找到两幅图像之间的空间变换关系模型,按变换模型对待配准图像进行变换操作,使它们在空间关系上达到一致,最终获得处在同一个坐标系的两幅图像。
2 图像配准的组成图像配准可以看作特征空间、搜索空间、相似性测度和搜索策略四个要素的组合。
(1)特征空间。
图像中点、线或面特征其特。
本身的信息量较小,无法直接参与特征匹配。
针对该类特征需要进一步的描述建立特征空间。
特征空间建立原则是:要最大程度凸显图像信息本身所具有的特性,以达到相同图像信息的高相似性和不同图像信息的大差异性。
例如:点特征可以使用邻域信息建立特征空间,面特征可以用不变矩建立特征空间等。
(2)搜索空间。
搜索空间是基准图像与待配准图像之间的空间变换模型。
针对不同类型图像之间成像畸变差异,配准问题要根据实际情况采用适当的搜索空间,目前比较常用的搜索空间有三种:仿射变换、投影变换和非线性变换。
由于图像坐标的整数特性,在变换之后还需进行插值处理。
常用的插值算法有:最近邻域法、双线性插值法和双三次卷积法等。
(3)相似性测度。
相似性测度用于评估从搜索空间中获得的一个给定的变换所定义的输入数据与参考数据之间的匹配程度,即图像配准的精度。
例如:两幅图像中分别有和个特征点,其中有对特征点为共有特征,则如何检测出两幅图像中的对相匹配点对即为相似性测度要解决的问题。
相似性度量方法随特征空间的不同而不同,常用的相似性测度有:灰度相关、相位相关、欧式距离、马氏距离、街区距离、Housdorff距离等。
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基于灰度图像匹配研究李涛（P1496）摘要：众所周知，可以说视觉对环境感知效率是很高，人类对外部世界感知80%是由视觉完毕。
咱们所简介计算机视觉，用通俗话说就是一门研究如何让机器来“看”科学。
详细说来，就是用计算机和摄像头来代替人眼功能，实现对目的记别、测量或者是跟踪并且相应做出图像解决，甚至可以最后做出对目的判断或者做出反映。
固然，计算机视觉和其他技术同样，经历了长期发展过程。
而是在近数十年计算机技术突飞猛进背景下，它才真正得到关注和发展。
图像匹配是计算机视觉和图像解决领域中一项非常重要且难度很高工作。
它重要用于将不同步间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取两幅或多幅图像进行匹配。
图像匹配是各种图像解决及应用基本，匹配效果直接影响到其后续图像解决工作。
正由于其应用广泛性，需求增多，大大推动了图像匹配技术研究向前发展。
但同步，咱们也要结识到图像匹配也是一种难点问题。
因而，对既有图像匹配算法展开分析对于实际工程提高图像解决质量和辨认精度具备非常重要意义。
本文作为一篇综述性文章，咱们重要向人们简介图像匹配问题由来，其中包括重要内容，以及该问题所包括重要技术和算法。
核心字：图像匹配；灰度；特性；算法。
The Research of Image Matching Based On The GrayLi TaoAbstract：As we all know，we can say the efficiency of visual perceiving the environment is very high，80% of the human perceiving outside world is completed by the visual. The so called computer vision，is a kind of science that about how to make machines to "see" in simple words. Specifically，is using computers and cameras to replace the function of the human eyes，to achieve the target recognition，measurement or make a track and the corresponding image processing，and even be able to make the final judgment on the target. Of course，computer vision has been gone through a long process of development. And it really gets attention in recent decades occurred in the context of rapid development of computer technology.Image matching is a very important and hard job in computer vision and image processing field. It mainly used in a kind of situation that we obtain two or more images to match in different times，different sensors，different perspectives and different shooting conditions. Image matching is the base of a variety of image processing and application，result of the matching directly impact on the effectiveness of subsequent image processing. Because of the large of its extensive application，demand for many new applications and new requirements to vigorously promote the image matching technology research steps forward. At the same time，we have to recognize that image matching is not only a hot issue，but also a difficult problem. Therefore，the existing image matching algorithm to analyze the actual construction improving the quality and accuracy of identification of the image processing has a very important significance. As a review of the field，we mainly to introduce the origin of the image matching problem，which contains the main content，and the problem consists primarily of techniques and algorithms.Key words：Image Matching；Gray；features；algorithm1绪论计算机视觉通过对图像数字感知和理解来模仿人类视觉，通过由三维世界所感知到二维图像来研究并提取出三维景物物理构造。
在投影过程中，传感器将三维景物物理性质、空间关系及表面反射特性综合成二维图像灰度值。
普通状况下，计算机视觉包括了两个某些：低层视觉和高层视觉。
底层视觉即为图像解决，涉及图像增强、噪声滤除和边沿检测等某些；高层视觉涉及图像分析和图像理解，重要是模仿人类对图像信息认知和决策能力。
数字图像解决(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特性等解决办法和技术。
数字图像解决产生和迅速发展重要受三个因素影响:一是计算机发展;二是数学发展(特别是离散数学理论创立和完善);三是广泛农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面应用需求增长。
图像匹配是计算机视觉研究中一项非常重要工作，是由图像解决到图像分析核心环节。
图像匹配技术有着广泛应用，1998年自动化图像协会关于机器视觉报告中指出，大概有40%机器视觉应用中需要用到图像匹配技术。
图像匹配技术所涉及应用领域也很广泛，从工业检测可以推广到地形匹配、飞机导航、武器投射系统制导、光学和雷达图像模板跟踪、工业流水线自动监控、工业仪表自动监控、资源分析、气象预报、医疗诊断、交通管理、文字辨认、图像数据库检索以及景物分析中变化检测等等。
2图像匹配理论2.1图像匹配定义在计算机视觉辨认过程中，经常需要把不同传感器或者是同一种传感器在不同步间、不同环境条件下对同一对象获取两幅或多幅图像，进行比较，找到该组图像中共有景物，或是进行图像配准，或是依照已知模式到另一幅图中寻找相应模式，这就叫图像匹配。
从上面这个定义咱们很容易想到，由于图像在不同步间、不同传感器、不同视角下获得成像条件不同，那么虽然咱们是针对同一物体，在图像中所体现出来几何特性、光学特性、空间位置等要素都会有很大差别，如果咱们再考虑到噪声、干扰等因素干扰，最后得到图像会发生很大变化，而图像匹配就是通过这些不同之处找到它们相似点。
2.2图像匹配普通过程图像匹配是一种多环节过程。
从总体上说，大概可分为图像输入、图像预解决、匹配特性提取、图像匹配、输出成果等几种环节。
虽然在实际工作过程中，由于咱们所采用办法各不相似，并且不同匹配算法之间环节也会有很大差距，但是它们大体过程在逻辑上是基本一致。
下面是描述图像匹配基本过程简略方框图。
2.3图像匹配三要素2.3.1特性空间咱们所说特性空间是由参加匹配图像特性构成，可以理解为是图像特性集合。
特性可以是灰度值，也可以是边界、轮廓、表面、明显特性、记录特性、高层构造描述与句法描述等等。
有一点十分重要，选取合理特性可以有效提高匹配性,减少咱们搜索空图1 图像匹配普通过程间、减小不必要噪声等不拟定性因素对算法影响，大大提高适应性。
2.3.2相似性度量相似性度量指是咱们用什么度量来拟定待匹配特性之间相似性，它普通可以定义为某种代价函数或者是距离函数形式。
典型相似性度量涉及有关函数和Minkowski距离，近年来人们提出了Hausdorff距离、互信息作为匹配度量。
Hausdorff距离对于噪声非常敏感，分数Hausdorff距离能解决当目的存在遮挡和出格点状况，但计算费时；基于互信息办法因其对于照明变化不敏感已在医学等图像匹配中得到了广泛应用，它也存在计算量大问题，并且规定图像之间有较大重叠区域。
2.3.3搜索方略搜索方略是用适当搜索办法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数最优预计，使得图像之间通过变换后相似性可以达到最大。
在这里搜索方略有穷尽搜索、分层搜索、模仿退火算法、Powell方向加速法、动态规划法、遗传算法和神经网络等等等。
遗传算法采用非遍历寻优搜索方略，可以保证寻优搜索成果具备全局最优性，所需计算量较之遍历式搜索小得诸多；相比之下，神经网络具备分布式存储和并行解决方式、自组织和自学习功能以及很强容错性和鲁棒性，可以说两种办法各有所长，因而这两种办法在图像匹配中得到了更为广泛使用。
2.4图像匹配办法2.4.1基于区域（图像灰度）匹配办法基于灰度信息图像配准办法普通不需要对图像进行复杂预先解决，而是运用图像自身具备灰度某些记录信息来度量图像相似限度。
重要特点是实现简朴，但应用范畴较窄，不能直接用于校正图像非线性形变，在最优变换搜索过程中往往需要巨大运算量。
通过几十年发展，人们提出了许多基于灰度信息图像配准办法，大体可以分为三类：互有关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。
互有关法是最基本基于灰度记录图像配准办法，普通被用于进行模板匹配和模式辨认。
它是一种匹配度量，通过计算模板图像和搜索窗口之间互有关值，来拟定匹配限度，互有关值最大时搜索窗口位置决定了模板图像在待配准图像中位置。