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1、诚信声明诚信声明 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
2、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
3、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 进度安排 设计 论文 各阶段名称日期 1查阅资料 学习相关知识3 月 2初步编程4 月上旬 4 月中旬 3算法实现 程序调试4 月下旬 5 月上旬 4统计数据 分析特点5 月旬 5毕业论文写作5 月中旬 5 月下旬 6英文资料翻译自行安排 摘摘 要要 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
4、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 以及对国内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
5、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 关键词 图像匹配 特征点 灰度匹配 特征点匹配 ABSTRACT Image 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
6、 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 imag
7、e 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 leve
8、l 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 fe
9、atures 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
10、Key words Image matching Feature Points Gray Matching feature points matching 目录目录 前前 言言 1 第第 1 章章 绪论绪论 2 第 1 1 节 课题的研究背景 2 第 1 2 节 图像匹配的概述 4 1 2 1 图像匹配的概念 4 1 2 2 影响图像匹配的主要因素 5 第 1 3 节 图像匹配的研究现状 5 第第 2 章章 图像匹配的几种算法图像匹配的几种算法 7 第 2 1 节 基于像素灰度相关的匹配算法 7 第 2 2 节 基于特征的匹配算法 9 2 2 1 特征点的描述 10 2 2 2 特征点的提取算
11、法 11 第 2 3 节 基于边缘特征的匹配算法 13 2 3 1 Roberts 边缘检测算子 13 2 3 2 Sobel 边缘检测算子 13 2 3 3 Prewitt 边缘检测算子 14 2 3 4 Canny 边缘检测算子 14 第 2 4 节 基于其它理论的图像匹配 16 2 4 1 基于小波变换的图像匹配算法 16 2 4 2 其它理论的图像匹配 18 第第 3 章章 基于灰度的图像匹配仿真基于灰度的图像匹配仿真 20 第 3 1 节基于灰度图象匹配 20 第 3 2 节 灰度图像模板图的获取和匹配仿真 21 第 3 3 节 灰度图像旋转后匹配仿真 23 第 3 4 节 灰度图像
12、加噪后的匹配仿真 24 第第 4 章章 基于边缘图像特征的匹配仿真基于边缘图像特征的匹配仿真 27 第 4 1 节基于边缘图像特征的匹配 27 第 4 2 节 基于边缘特征的图像匹配理想情况下的仿真 28 第 4 3 节 加入噪声后基于边缘特征的图像匹配的仿真 30 第 4 4 节 基于边缘图像旋转后的匹配仿真 32 第第 5 章章 基于一阶特征点的图像匹配仿真基于一阶特征点的图像匹配仿真 33 第 5 1 节 一阶特征点的定义 33 第 5 2 节 一阶特征点的寻找与匹配仿真 35 第 5 3 节 加入噪声的一阶特征点图像匹配仿真 38 第 5 4 节 旋转后的一阶特征点匹配仿真 39 结论
13、结论 41 参考文献参考文献 42 致谢致谢 44 前前 言言 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 随着人类活动范围的不断扩大 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
14、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范围 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 一步追求实时性 高精度和可靠性 为减
15、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 第第 1 章章 绪论绪论 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
16、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 图像匹配是图像处理的一个基本问题 简单地说 图像匹 配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系 对同一物体或场景使用不同的传感 器 在不同的光照条件下以不同的摄像位置和视角获得的图像一般都会不同 其差 异可能表现为不同的分辨率 不同的灰度属性 不同的位置平移和旋转 不同的大 小缩小和放大 以及其他的非线性变化部分物体被遮挡等 第第 1 1 节节 课课题题的的研研究究背背景景 当今社会是信息社会 各种媒体各种工具相互交存于社会的方方面面 而图像 在其中又占据了极其重要的地位 图像具有包含信息量大 直观 容易理
