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1、圖像匹配是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。目前,由于圖像成像的復(fù)雜性,必然給匹配過(guò)程帶來(lái)困難,因此,快速、適用性強(qiáng)且精確度高的匹配算法日漸成為當(dāng)前圖像匹配的研究重點(diǎn),并且具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。一般而言,圖像匹配方法主要分為兩類:基于灰度的圖像匹配方法和基于特征的圖像匹配方法。
本文在研究現(xiàn)有主要匹配算法的基礎(chǔ)上,分別針對(duì)兩類匹配算法的缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn),提出了快速灰度圖像匹配算法,并驗(yàn)證了其有效性。本文主要內(nèi)容如
2、下:
1、針對(duì)基于灰度的圖像匹配方法,重點(diǎn)研究了歸一化互相關(guān)(NCC)方法,提出了一種新的基于NCC的快速圖像匹配算法。該算法基于粗、精匹配的思想,將區(qū)域質(zhì)心特征、顏色直方圖信息與歸一化互相關(guān)匹配方法結(jié)合起來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的定位匹配。在圖像匹配時(shí)以搜索圖像的質(zhì)心點(diǎn)作為參考點(diǎn),而非通常情況下以左上角點(diǎn)作為參考點(diǎn),減少模板的搜尋空間。算法主要是根據(jù)大多數(shù)圖像關(guān)鍵特征的分布位置,縮小匹配模板以及待搜索圖像的匹配范圍,從而在不影響匹配精度條
3、件的同時(shí)達(dá)到提高匹配效率,減少搜尋時(shí)間和匹配時(shí)間的目的。因此,該算法在保證匹配效果的前提下,提高了匹配速度。
2、針對(duì)基于特征的圖像匹配方法,詳細(xì)分析了尺度不變特征變換(SIFT)方法,提出了一種新的基于SIFT方法的快速圖像匹配算法。首先,針對(duì)SIFT特征向量維數(shù)過(guò)高的問(wèn)題,采用新的方法生成SIFT特征描述符,利用圓的獨(dú)特性,將原有的特征描述向量維數(shù)從128維降至64維,大大減少了SIFT算法的復(fù)雜度。同時(shí),針對(duì)匹配公式計(jì)算
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