文档介绍：图像匹配算法
各种图像匹配的文献都会出现“配准、匹配、几何校正”三个词,它们的含义比较相似。
配准:一般两幅图像之间;
匹配:寻找同名特征(点) 的过程;
几何校正:根据主辅图像之间的几何变换关系,对辅图像进行逐像素处理变为配准图像的过程叫做“几何校正”。
图像匹配:把不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或者多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式。
其实质是在基元相似性的条件下,运用匹配准则的最佳搜索问题。
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。
1、灰度匹配:通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。
2、特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征(点、线、面等特征),对特征进行参数描述,然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。
基于灰度的匹配算法
1、ABS(Absolute Balance Search)算法:用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰度值的差别来表示二者的相关性。
计算ABS值有三种方法:
1)、
2)、
3)、
特点:(1)、思路简单,实现方便。
(2)、模板图像或待匹配图像任一个发生线性变换,算法失效。
2、归一化互相关匹配算法(NCC)
(Normalized Cross-Correlation):通过计算模板图像和待匹配图像上的互相关值来确定匹配的程度。
3、序惯相似检测算法(SSDA)
由于相关法匹配计算量很大,因为模板要在个参考
位子上做相关计算,其中除一点以外都是在非匹配点上做无用
功。SSDA算法的要点:
(1)、定义误差值
其中:
(2)、取一不变阈值
(3)、在子图中随机选取象点,计算它同T中的误差
值然后把这差值同其它点对的插值累加起来,当累加r次误
差超过,则停下来,并记下次数r,定义SSDA的检测曲面为
(4)、把值大的点作为匹配点,因为这点
上需要很多次累加才使总误差超过。
特点:非匹配点用较少的计算就可以达到阈值而被丢
去,对非匹配点减少计算量,提高匹配速度。
4、其他匹配算法
(1)、幅度排序相关算法
(2)、FFT的相关算法
(3)、相位相关算法
基于特征的匹配算法
1、图像不变矩匹配算法(IM):两幅图像之
间的相似度可以用它们的7个不变矩之间的相
似性来描述。
为加快匹配过程,可采用两步模板匹配策略。首先,使用零阶矩算子进行粗匹配,获得可能的匹配位置点;然后对可能的匹配点根据归一化的矩特征实现精匹配。