基于SIFT算法的图像匹配技术的研究

发布时间：2017-04-17 15:05

  本文关键词：基于SIFT算法的图像匹配技术的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：图像匹配是指多幅图像通过某种特征算法来寻找它们之间的同名像点的过程。图像处理的重要研究对象就是图像匹配技术,它同时也是其他图像分析技术的基础,图像匹配是视觉信息领域的一种重要手段。由于图像匹配被很多学科广泛应用,很多研究学者对它进行不断的完善,图像匹配算法也就越来越成熟。对图像进行匹配需要多个步骤来完成,由于匹配算法的多样性,匹配得出的效果也就各不相同。基于图像特征的算法是现如今学者们最常用的一类算法,其最具有代表性的便是SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法,该算法主要是利用高斯尺度空间来构造描述子,该算法在旋转、视角旋转、仿射变换、抗干扰等方面表现出了优异的鲁棒性,而且SIFT算法还具有专一性强、信息内容庞大、可扩展性强等优势。本课题研究了基于SIFT算法的图像匹配方法,本文针对图像特征提取和匹配方法进行了深入细致的研究。首先,介绍了两种经典算法:SURF(Speeded Up Robust Feature)算法和SIFT算法,并分别介绍了两种算法的基本思想和流程。然后,提出了一种改进的SIFT算法,以圆的旋转不变性为基准,利用这个特性对特征点在圆形区域内进行描述。最后,描述SIFT的改进思路和处理流程,对两种算法进行实验并做分析比较。
【关键词】：图像特征 尺度空间 SURF SIFT 改进SIFT算法
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 研究的背景及意义10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 研究内容和目标12
• 1.4 章节安排12-14
• 2 图像匹配14-24
• 2.1 图像匹配技术概述14
• 2.2 图像匹配技术的定义14-15
• 2.3 图像匹配算法分类15-20
• 2.3.1 基于图像灰度的匹配方法15-17
• 2.3.2 基于图像变换域的匹配方法17-19
• 2.3.3 基于图像特征的匹配方法19-20
• 2.4 图像匹配的关键因素及流程20-22
• 2.5 本章小结22-24
• 3 尺度空间理论24-30
• 3.1 尺度空间理论24-25
• 3.2 高斯尺度空间25-28
• 3.2.1 图像在尺度空间中的表示26-27
• 3.2.2 高斯差分尺度空间的生成27-28
• 3.3 本章小结28-30
• 4 图像特征匹配典型算法30-48
• 4.1 SIFT特征匹配30-40
• 4.1.1 图像的初始30
• 4.1.2 尺度空间极值检测30-33
• 4.1.3 SIFT特征点检测33-38
• 4.1.4 关键点的特征描述38-40
• 4.1.5 SIFT特征向量的匹配40
• 4.2 SURF算法40-42
• 4.2.1 积分图像的建立40-41
• 4.2.2 尺度空间的生成41
• 4.2.3 关键点的特征描述`41-42
• 4.3 SIFT算法与SURF算法的实验对比与分析42-46
• 4.3.1 基于标准图像数据库对比分析42-45
• 4.3.2 基于无人机遥感影像的对比分析45-46
• 4.4 本章小结46-48
• 5 一种改进的SIFT算法48-54
• 5.1 描述子维数的选择48-49
• 5.2 实验结果对比分析49-52
• 5.2.1 基于标准图像数据库的对比分析49-51
• 5.2.2 基于无人机遥感影像的对比分析51-52
• 5.3 本章小结52-54
• 6 总结与展望54-56
• 6.1 总结54
• 6.2 展望54-56
• 参考文献56-60
• 致谢60-62
• 攻读学位期间的研究成果62

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本文编号：313473