文档介绍：摘要图像匹配和图像分割技术是计算机视觉的重要研究领域,它们广泛应用于工配和图像分割算法引起了人们越来越多的兴趣,该算法直接对图像中的像素进行处理,将高度复杂的经典算法转化为组合肷谱问题的简单求解,有效地降低了算法复杂度。因此基于图谱理论的图像匹配和图像分割算法的研究不仅具有重要的理论意义而且具有广泛的应用前景。本文对基于图谱理论的图像匹配和图像分割算法进行了较为系统的研究,主要包括:基于邻接谱的图像特征点匹配、基于椎耐枷裉卣鞯闫ヅ洹⒒于图谱的图像分割。本文的主要研究内容及研究成果如下:隽私岷涎丈卣鞯牧诮悠椎耐枷裉卣鞯闫ヅ浞椒āJ紫冉岷狭椒枷特征点邻域的颜色特征颜色特征或色调局部累加直方图酶咚辜权函数构造亲近矩阵,再对亲近矩阵进行奇异值分解,利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果表明,该方法具有较高的匹配精度。隽艘恢纸岷涎丈荻鹊腖谱的图像特征点匹配方法。首先结合图像特征点的颜色梯度信息,利用高斯加权函数分别构造两幅图像的阵,并对这两个矩阵进行奇异值分解,然后利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果表明,该方法具有更高的匹配精度。隽艘恢纸岷细怕仕沙诘腖谱的特征点匹配方法。该方法首先给定两个特征点集,然后分别定义其卣螅偻ü治龈镁卣蟮奶卣髦及特征向量来获得特征点匹配的初始概率,ê屯嫉墓娣陡畹耐枷穹指罘椒āJ紫利用甅聚类分析法对图像进行预分割,得到鲎畲笙嗨魄颍倮猛的规范割算法在区域之问进行分割,产生最终图像分割结果。实验结果表明,该方法能够获得较好的分割效果。关键词:图谱理论,图像特征点匹配,祝枷穹指睿琋业、农业、物体识别、遥感、生物医学以及军事等方面。基于图谱理论的图像匹配的最终解。实验结果表明,该方法可以获得较高的匹配正确率。安徽大学硕士学位论文‘
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插图清单⑻逍绕ヅ浣峁⑻逍度与度图像的匹配结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⑻逍群韧枷竦钠ヅ浣峁图枷穹指钍道熊猫图枷穹指钍道海星图图像分割实例三⒆⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于图谱理论的图像匹配和图像分割算法研究图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯的邻接矩阵⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⑻逍绕ヅ浣峁绕ヅ浣峁阕幽0濉璲”图真实图像特征点匹配结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图⑻逍度和度图像的匹配结果⋯⋯⋯⋯⋯图图像分割实例四⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯安徽大学硕士学位论文Ⅵ
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学位论文作者张蔫扬导撇:翼李,警匆学位论文版权使用授权书独创性声明签字日期:∥矽年之月≯如签字日期:二以年乙月巧日签字日期:唧年幺月巧日本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他入已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得安徽大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:本学位论文作者完全了解安徽大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者毕业去向:安徽大学鄙编:工作单位:通讯地址:电话:
⒄第三版的附录论在图像匹配和图像分割中的应用现状以及所取得的成果,最后介绍本文主要研图谱理论主要涉及图的邻接卣蟮谱和图的矩阵的祝图论乇鹗谴悸和组合矩阵论共同关注的一个重要课题。其研究的主要途径是,通过图的矩阵诮泳卣蠡騆矩阵硎荆⑼嫉耐仄私峁特别是图的各种不变量屯嫉木卣蟊硎镜闹没幌嗨撇槐淞恐涞牧O担üň阵论乇鹗欠歉壕卣罄砺酆投猿凭卣罄砺和组合矩阵论中的经典结论用于图的拓扑结构的研究,以推动后者的理论研究。图的邻