文档介绍：本科毕业设计论文
题目基于特征的图像匹配算法研究
专业名称自动化
学生姓名高荣亮
指导教师王红梅
毕业时间 2014年6月
设计
论文
毕业任务书
一、题目
基于特征的图像匹配算法研究
二、指导思想和目的要求
本题目来源于科研,主要研究图像特征和匹配的概念,研究图像特征在匹配中的应用,进而实现相关算法。希望通过该毕业设计,学生能达到:
,培养学生解决实际工程问题的能力;
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三、主要技术指标
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四、进度和要求
第01周----第02周: 参考翻译英文文献;
第03周----第04周: 学****图像特征的概念;
第05周----第06周: 研究图像匹配的概念及实现方法;
第07周----第09周: 研究基于特征的图像匹配算法;
第10周----第14周: 编写图像匹配程序;
第15周----第16周: 撰写毕业设计论文,论文答辩。
五、主要参考书及参考资料
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学生高荣亮指导教师王红梅系主任史仪凯
摘要
图像匹配就是把具有同一场景的两幅或多幅图像在空间上对准,进而确定他们之间变换关系的过程,这些图像可能是在不同时间、用不同传感器、从不同视角拍下来的。在目标跟踪、图像导航、文字识别、资源分析、人脸识别以及计算机视觉等领域中,需要解决的一个关键问题就是图像匹配,而利用包含图像重要结构信息的少量特征点来确定图像间的变化关系是解决该问题的一种有效方法。这种方法的难点是如何提取稳定的特征点,并构建适应旋转、形变、遮掩、噪声及其他因素的特征描述子。
本文对两种特征点提取算法(Harris算法和SIFT算法)进行分析比较,得出Harris角点检测算法效率高,但对尺度变化和抗噪性的鲁棒性差,SIFT算法对尺度变化及抗噪性鲁棒性好,但算法时间复杂度高,且对图像纹理要求高。
图像匹配的方法大致分为两类:基于像素的图像匹配方法和基于特征的图像匹配方法。而基于特征的图像匹配方法是目前图像匹配的最常用方法,其最大的优点在于能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征(特征点、特征曲线等)的分析,从而大大减小了图像处理过程的运算量。经过多年的研究,基于特征的图像匹配技术以及取得了一定的研究成果,其主要步骤包括:图像采集、特征提取、特征匹配、图像变换。本文会实现基于点特征的图像匹配的仿真。
关键词:特征点检测图像匹配 Harris 图像处理
ABSTRACT
Image matching is aligning two or more images of the same in the space ,which may be taken under the conditions such as by different sensors,from different aspects and in different is a kay problem to be solved existing in object tracking ,image navigation ,OCR,resources analysis and face recognition as well as in other fields such puter effective solution to this problem is to obtain the transform relationship with feature points which is small enough in quantity and contains significant structure information representing the feature of the difficulties to be conquered in the method is how to extract stable feature points and build feature descriptors that are adaptive to transform ,distortion,occlusion,noise and some factors in other forms.