基于分數階微積分的圖像特征匹配的方法研究.pdf

1、數字圖像處理的主要目的是提高圖像質量、提高圖像中的特征等以便人或者計算機的識別和分析。隨著人類的需求的不斷提高，圖像處理的應用幾乎在所有的科學研究、工程技術和人類社會生活中都有所涉及，而且對其精確度要求也越來越高。而圖像特征提取是成功進行圖像紋理描述、圖像匹配、圖像分割等圖像處理應用領域的關鍵步驟。
　　隨著分數階微積分理論提出和發(fā)展，特別是發(fā)現在一些要求非常準確的系統的描述時，分數階微積分理論能夠非常有效的實現其要求,分數階微積

2、分的運用在越來越廣泛的領域漸漸發(fā)展起來。與整數階相比，分數階微積分在信號處理中有較好的優(yōu)勢；分數階微分運算能對圖像進行有效的增強的同時，還會很好的保留圖像的紋理細節(jié)，這是主要區(qū)別于整數階微分的主要特點。因此，把分數階微積分引入到圖像處理中，是圖像處理領域研究和應用的新的思路和方向。
　　本文運用分數階微積分在圖像特征提取和圖像增強領域中的理論成果，結合基于特征的匹配算法，主要是SIFT特征匹配的算法，對圖像特征匹配進行研究與討論。

3、
　　SIFT圖像匹配算法主要是基于局部特征的匹配算法，所以特征點的穩(wěn)定性對圖像匹配的影響是至關重要的。因此，本論文把分數階微積分引入到圖像匹配中，從微分和積分兩個方面分別對圖像特征匹配進行研究，以提高圖像特征的質量。在研究與分析SIFT(尺度不變特征變換)的基礎上，用分數階微積分濾波和高斯濾波相結合的方法來改進SIFT匹配算法，并且從大量的實驗數據驗證結果來看，與Lowe的經典SIFT匹配效果相比，引入分數階微積分的SIFT特征