图像匹配(Image Matching是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要的工作。本文针对图像匹配方法进行了深入细致的研究。
主要研究了两类图像匹配算法:直接基于图像灰度信息的算法和基于图像特征的匹配算法。对传统的具有代表性的算法进行了分析评价,归纳出一种图像匹配的改进策略。
在此基础上,将频域匹配算法和图像特征提取方法进行有机结合,提出了一种基于图像几何特征和变换域相关相结合的图像匹配算法。实验证明了该方法在图像间存在平移和旋转时都有良好的匹配效果。
针对危险物品检测系统中图像匹配技术的应用需求,本文提出了一种可见光图像和亳米波图像之间的匹配方法,通过仿真实验,验证了该方法在一定适应范围内的有效性,从而对危险目标的快速锁定提供了保障,扩展了图像匹配技术的应用领域。
在另外一些场合下,需要对目标进行空间上的定位。多数应用场合下,给出了一个样本图像(Model),它包含着一个特定的目标对象,如一个实际物体,一个符号或字符等等,需要从另一幅包含目标的实际背景图像中寻找这个目标对象的位置,进行定位,也就是判断这幅背景图像或它的一部分是不是我们所要寻找的目标,这时就需要用到图像匹配技术。据Automated Imaging Association MachineVision(自动化图像协会)1998年统计,40%以上的计算机视觉的应用需要图像匹配的技术支持。随着科学技术的发展,图像匹配技术已经成为现代信息处理领域中的一项极为重要的技术,在许多领域内有着广泛而实际的应用。因此,做好对图像匹配技术的深入研究,对推动现代信息处理领域的发展,是密切联系的。
在另外一些场合下,需要对目标进行空间上的定位。多数应用场合下,给出了一个样本图像(Model),它包含着一个特定的目标对象,如一个实际物体,一个符号或字符等等,需要从另一幅包含目标的实际背景图像中寻找这个目标对象的位置,进行定位,也就是判断这幅背景图像或它的一部分是不是我们所要寻找的目标,这时就需要用到图像匹配技术。据Automated Imaging Association MachineVision(自动化图像协会)1998年统计,40%以上的计算机视觉的应用需要图像匹配的技术支持。随着科学技术的发展,图像匹配技术已经成为现代信息处理领域中的一项极为重要的技术,在许多领域内有着广泛而实际的应用。因此,做好对图像匹配技术的深入研究,对推动现代信息处理领域的发展,是密切联系的。
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