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1、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与取得的研究成果.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：_学生指导教师含职称：专业负责人：1设计论文的主要任务与目标 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
2、用. 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#理工大学报,2006,22,66-692 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,2009,16,65-663 王军,张明柱图像匹配算
3、法的研究进展J大气与环境光学学报,2007,2,12-154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要 图像匹配技术是实现图像融合、图像校正、图像镶嵌以与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与图像重建等领域中.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,以与对国内外图像匹
4、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
5、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 fi
6、nd 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 mo
7、n 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
8、matching to conduct image matching simulation, and pared 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 adva
9、ntages 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 pared with other two methods.Key words：Image matching,Feature Points,Gray Matching,feature points matching目录前言1第1章绪论2第1.1
10、节课题的研究背景2第1.2节图像匹配的概述4图像匹配的概念41.2.2 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2章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特征点的描述10特征点的提取算法11第2.3节基于边缘特征的匹配算法132.3.1 Roberts 边缘检测算子13 Sobel边缘检测算子132.3.3 Prewitt 边缘检测算子142.3.4 Canny 边缘检测算子14第2.4节基于其它理论的图像匹配16基于小波变换的图像匹配算法16其它理论的图像匹配18第3章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
11、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节灰度图像加噪后的匹配仿真24第4章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5章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41参考文献42致谢44 / 前 言数字图像处理,即用计算机对图像进
12、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与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、图像镶嵌以与目标识别与跟踪的关键步骤之一.图像匹配主要可分为
13、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#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
14、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
15、世纪70年代图像处理主要和模式识别与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、以与其他的非线性变化部分物体被遮挡等.第1.1节 课题的研究背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、容易理解以与吸引人注意等优点,是人们感知和认识外部的重要载体,人们生活中离不开图像.图像可以分为模拟图像和数字图像之分.模拟图像一般用照相机等来获取,模拟图像可以用一个连续函数来描述,所以模拟图像也可以成为：连续图像处理.其主要过程主要借助各
