圖像特征點匹配算法的研究.pdf

1、圖像的匹配算法是圖像處理中一項重要的和有意義的研究課題。圖像的特征匹配由于其具有計算量小，對圖像的灰度變化、噪聲、仿射變換以及遮擋等因素都具有較好的適應能力，在實際中得到了廣泛的應用。
　　 尺度不變特征匹配(SIFT)是一種基于圖像不變特征量的特征點匹配算法，對尺度空間、圖像縮放、旋轉(zhuǎn)甚至仿射不變都有很好的作用，但是在實際的應用過程中，仍有提高的空間。在SIFT匹配算法的基礎上，利用NMI和IMED算法對其進行改進。由于NMI

2、算法進行匹配時，具有抗幾何形變好、魯棒性高、計算過程簡單等特點，在融入SIFT算法后，簡化了SIFT算法的運算過程，提高了算法的效率;而IMED算法充分考慮了像素空間位置的關聯(lián)性，比較客觀的反映了矩陣間的差異和相同，將其融入SIFT算法，充分考慮每個SIFT特征描述子的像素點的關聯(lián)，有效的提高了算法的精度。
　　 經(jīng)過仿真實驗證明，圖像在旋轉(zhuǎn)、噪聲、視角、模糊、壓縮、光照等條件改變時，SIFT-IMED算法的精度最高，原SIFT