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1、圖像匹配算法作為計(jì)算機(jī)視覺中最重要的研究方向之一,可分為基于灰度信息和基于特征信息兩大類。其中,對(duì)于基于特征點(diǎn)的匹配算法,常通過幾何變換模型進(jìn)行匹配。目前,大部分關(guān)于幾何變換的研究由于復(fù)雜度等原因,主要集中在剛體變換和仿射變換,而對(duì)于射影變換極少涉及。本文主要研究基于射影變換的匹配算法,利用射影變換中的不變量,對(duì)圖像中的特征點(diǎn)集進(jìn)行匹配。
論文首先介紹了圖像匹配的相關(guān)理論,列舉了圖像匹配的一些常用算法,并重點(diǎn)介紹了SIFT算法
2、。由于圖像上物體的位置與攝像機(jī)和物體所在位置有關(guān),因此,對(duì)應(yīng)于同一物體的兩幅圖像,可提取出一些變換模型。射影變換作為仿射變換的一般形式,較之更接近圖像變換的實(shí)質(zhì)。但是由于其理論知識(shí)較為復(fù)雜,可實(shí)踐度低,很多算法都按照仿射變換進(jìn)行研究,以降低復(fù)雜度。
文章設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了關(guān)于基于射影變換的匹配算法,首先利用SIFT算法對(duì)圖像做預(yù)處理,提取出兩組特征點(diǎn)集,然后基于射影變換中的兩個(gè)不變量:交比不變量和頂點(diǎn)凹凸性不變量,生成交比描述子。再
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