基于SURF和顏色特征的圖像匹配算法研究.pdf

1、圖像匹配技術是指采用一定的匹配算法在兩幅或者多幅圖像之間檢測并識別相同點的過程，它是計算機視覺中的一項重要研究內(nèi)容，主要應用于智能監(jiān)控、遙感圖像匹配、航天器的定位導航、生物醫(yī)療診斷等領域。目前在圖像匹配領域已經(jīng)提出了許多基于單一特征的圖像匹配算法，它們可在某些特定的環(huán)境下完成圖像匹配的任務?；诖吮疚脑谙到y(tǒng)地分析和研究現(xiàn)有算法的原理及過程基礎上，采用將不同圖像特征相結合的方法來完成圖像匹配的任務。
　　本文采用一種將表征圖像全局特

2、征的顏色信息與反映圖像局部特征的SURF特征點信息相結合的算法來進行圖像匹配，進而完成目標圖像的定位操作。該算法的設計思路是:首先采用圖像顏色特征匹配法完成目標圖像的粗定位，然后在此基礎上縮小特征點檢測與搜索范圍，采用優(yōu)化的SURF特征點匹配法，完成目標的精確定位。
　　本文主要研究工作包括以下幾個方面:(1)對圖像全局特征中顏色特征的特點及其提取與匹配原理進行了詳細的理論研究。在分析和總結了常見的顏色特征匹配法的性能與不足之后，

3、采用顏色直方圖匹配法，提取目標圖像的直方圖特征并建立直方圖匹配向量，通過相關函數(shù)匹配法獲得圖像最佳匹配點，進而完成目標圖像的初定位。(2)分析研究了局部特征點匹配算法中幾種經(jīng)典算法的性能與優(yōu)缺點，重點討論了SURF算法的原理及其算法實現(xiàn)流程，包括該算法的尺度空間形成原理、SURF特征點檢測和描述子生成過程等，對算法性能進行了仿真分析，驗證了SURF算法的準確性和可靠性。因此選用SURF算法在初定位所標定的圖像區(qū)域內(nèi)進行特征點的檢測與提取

4、，并通過相似度匹配準則來完成目標圖像的精確定位。(3)提出了一種將基于全局特征的目標初定位與局部特征點精確定位相結合的改進算法。為驗證改進算法的有效性，選用vs2008仿真平臺對其進行了仿真分析。結果表明:該算法能有效的完成圖像匹配任務，減少特征點的誤匹配率，與單一的SURF特征點匹配算法相比減少了特征點的提取數(shù)量和匹配時間，特征點匹配效率提高30％～40％，并保證了特征匹配的準確性。
　　論文在改進算法于靜態(tài)圖像研究的基礎上，進