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文檔簡介
1、圖像匹配是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域中一項(xiàng)非常重要的技術(shù)。本文對圖像匹配方法進(jìn)行了深入研究，主要研究內(nèi)容為：圖像匹配預(yù)處理、圖像特征提取與匹配的基本理論和關(guān)鍵技術(shù)。
為了提高系統(tǒng)的搜索精度，消除或減少各種誤差因素對匹配性能帶來的影響，在圖像匹配前，必須對圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理。本文從圖像平滑和圖像增強(qiáng)兩方面對圖像預(yù)處理進(jìn)行了研究，并提出一種適合SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征點(diǎn)提取
2、的圖像匹配預(yù)處理方法。
文中詳細(xì)分析了各種圖像匹配算子，對Moravec、Harris、SUSAN、SIFT四種經(jīng)典算子進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比分析，得出SIFT算子具有亮度、旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、仿射變換不變性，并且對噪聲有良好的魯棒性。因此本文選擇SIFT算子進(jìn)行特征提取。但是SIFT算子存在匹配點(diǎn)數(shù)量少、匹配精度差、匹配準(zhǔn)確率低、容易產(chǎn)生重復(fù)匹配點(diǎn)、運(yùn)算量大、實(shí)時(shí)性差等問題。
最后，本文基于以上分析對SIFT算法進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)
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