基于局部特征的圖像匹配方法及應用研究.pdf

1、近年來計算機視覺取得飛速發(fā)展，圖像匹配作為計算機視覺領域中的一項關鍵技術，越來越受到國內外學術界的關注?，F階段圖像匹配技術被廣泛運用于在目標識別、圖像檢索、三維重建等實際應用中，具備十分重要的研究意義以及應用價值。
　　通過研究人員的不斷創(chuàng)新，圖像匹配技術獲得了顯著發(fā)展，涌現出一大批優(yōu)秀的圖像匹配算法，取得了較好的效果。然而由于圖像信息復雜且所處環(huán)境多變，無論哪種圖像匹配技術都有其局限性，不可能適用于所有圖像的匹配。尤其當發(fā)生復雜

2、的圖像變化如噪聲干擾、仿射形變時，最早提出的基于灰度值的圖像匹配算法已無法滿足匹配要求。目前基于局部特征的圖像匹配算法以其較高的魯棒性而被廣泛應用，該算法主要包括特征檢測和特征描述兩個方面，并作為本文的研究重點。本文在分析總結經典圖像匹配算法基礎上，針對算法的魯棒性以及運算速度方面提出了相關改進算法。具體工作如下:
　　(1)研究了Hessian-Affre算子在圖像局部特征區(qū)域檢測中的應用，提出一種基于Hessian-Affin

3、e的DCT域局部特征描述子。該方法首先對圖像進行預處理，得到理想的匹配圖像，然后利用Hessian-Affine算子檢測穩(wěn)定的特征區(qū)域，將特征區(qū)域歸一化后在極坐標下進行網格采樣，對形成的采樣矩陣進行DCT變換并通過ZigZag掃描，最后生成一個緊湊的特征向量。并且可以根據目標圖像的性質，靈活地選取特征向量的維數，生成具有較高魯棒性的局部特征描述子。
　　(2)研究了SURF算法在圖像快速匹配中的應用，提出了一種基于DCT和SURF