基于SIFT算法的圖像匹配研究.pdf

1、圖像匹配(Image Matching)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)中的重要研究課題。它是指采用某種有效的匹配算法將在不同傳感器、不同時(shí)間、不同視角及不同拍攝條件下獲取的包含同一場(chǎng)景的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配融合。圖像匹配方法一般分為基于灰度和基于特征的匹配方法，這兩類方法各有優(yōu)劣：前者是依據(jù)圖像的灰度值進(jìn)行匹配，精確度較高但計(jì)算量大；而后者計(jì)算量相對(duì)較小，且具有較好的抗噪聲能力，易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)匹配。
　　 圖像匹配算法研究的核心問(wèn)題

2、是提高配準(zhǔn)的速度、精度和算法的穩(wěn)健度，所以研究一種魯棒性好、精確度高、性能穩(wěn)定和適用性強(qiáng)的匹配方法依然面臨巨大挑戰(zhàn)，并且具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　 本文針對(duì)圖像特征提取和匹配方法進(jìn)行了深入細(xì)致的研究。首先，介紹了兩種經(jīng)典的算法：Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法和SIFT算法，并分別闡述了其基本思想和實(shí)現(xiàn)過(guò)程，最后給出了各自的算法流程。然后，在這兩種算法的基礎(chǔ)上對(duì)SIFT算法進(jìn)行了改進(jìn)：1.用Harris算子來(lái)篩選尺度空間極值點(diǎn)