(图像匹配题研究)毕业设计论文.doc

UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 毕业论文 题 目 学生姓名 学 号 专业班级 通信工程 指导教师 学 院 计算机与通信 答辩日期  图像匹配问题研究 esearch on Problem of Image Matching Xxx 摘要 图像匹配是图像处理领域中一项非常重要的工作主要了Abstract The image matching is a very important work in the field of image processing.Image matching technology, which can be widely used in target identification and tracking, stereoscopic vision, change detection, car license plate recognition, face recognition, robot navigation, mapping, and other fields.Image matching methods are generally divided into two major categories of gray matching and feature-based matching method.This paper introduces a template matching algorithm based on gray-scale matching and feature matching based SIFT (Scale Invariant Feature Transform) feature matching algorithm and template matching algorithm and SIFT feature matching algorithm for the simulation. Keywords:image matching; template matching; the SIFT algorithm 目录 第1章 绪论 1 1.1 图像匹配的定义 1 1.2 图像匹配的背景和意义 1 1.3 数字图像处理与分析 2 1.4 图像匹配国内外研究现状 4 第2章 图像匹配 6 2.1 图像匹配技术应用领域 6 2.2 图像匹配算法分类 6 2.2.1 基于灰度相关的匹配算法 7 2.2.2 基于特征的图像匹配算法 7 2.2.3 两类匹配算法的比较 8 2.3 本章小结 8 第章 基于灰度的图像匹配 9 3.1 MAD算法 9 3.2 序贯性检测匹配算法(SSDA) 10 3.2.1 序贯性相似检测匹配算法描述 10 3.2.2 序贯性相似检测匹配步骤 11 3.3 归一化积匹配算法 11 3.3.1 归一化积匹配原理 12 3.3.2 归一化匹配步骤 13 3.3.3 归一化实现过程 13 3.4 基于模板的图像匹配 13 3.4.1 模板图像匹配基本原理 13 3.4.2 模板图像匹配程序仿真 15 3.4.3 结果分析 17 第4章 基于特征的图像匹配 18 4.1 尺度空间理论 18 4.2 高斯尺度空间 19 第5章 SIFT特征匹配 20 5.1 SIFT简介 20 5.1.1 SIFT主要思想 20 5.1.2 SIFT算法的主要特点 20 5.1.3 SIFT算法步骤 20 5.2 图像的初始化 20 5.3 尺度空间 21 5.3.1 建立高斯金字塔 22 5.3.2 建立DoG金字塔 22 5.4 确定特征点主方向 23 5.5 SIFT特征向量的匹配 24 5.6 SIFT程序仿真 24 5.6.1 相位变换的图像匹配 24 5.6.2 仿射变换的图像匹配 24 5.6.3 亮度变换的图像匹配 25 5.6.4尺度缩放变换的图像匹配 25 5.6.5 结果分析 28 结论 29 参考文献 30 附录I 外文文献翻译 31 附录II 程序清单 59 致谢 66 第1章 绪论 1.1 图像匹配的定义 所谓图像匹配[1]是指在一幅（或一批）图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域（子图像）的过程。通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称为该模板待匹配的目标图像。图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉领域。图像匹配的具体应用包括目标或者场景识别、在多幅图像中求解3D结构、立体对应和运动跟踪等。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变