基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像匹配方法研究.pdf

1、隨著智能化制造的大力發(fā)展，機(jī)器視覺已經(jīng)成為多種領(lǐng)域不可或缺的技術(shù)之一，而借助計(jì)算機(jī)對(duì)圖像分析和處理的能力模擬人類視覺引導(dǎo)和控制機(jī)械結(jié)構(gòu)動(dòng)作，必然會(huì)成為智能制造的趨勢。圖像匹配技術(shù)作為機(jī)器視覺中的一項(xiàng)分支，是多種圖像處理技術(shù)的關(guān)鍵步驟，匹配程度的好壞通常直接決定系統(tǒng)整體性能。但現(xiàn)有匹配技術(shù)已無法滿足日益出現(xiàn)的新需求，急需新的理論。因此，本文針對(duì)圖像匹配技術(shù)的研究進(jìn)行了如下工作：
　　1）首先對(duì)現(xiàn)有圖像匹配技術(shù)進(jìn)行綜述，分析了圖像匹配

2、技術(shù)研究的目的和意義，按照基于像素灰度的圖像匹配方法和基于特征的圖像匹配方法分別總結(jié)當(dāng)前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，為后續(xù)研究工作奠定理論基礎(chǔ)。
　　2）針對(duì)基于像素灰度的匹配技術(shù)展開研究，在介紹了常見匹配算法和算子的基礎(chǔ)上，著重介紹一種被多種領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的技術(shù)“Lucas-Kanade算法”，本文將對(duì)其進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和推導(dǎo)。
　　3）針對(duì)基于特征的圖像匹配技術(shù)展開研究，在介紹了經(jīng)典的幾類特征提取算子的基礎(chǔ)上，著重分析一種基于圖像邊緣特

3、征的匹配算法，經(jīng)測試其對(duì)復(fù)雜場景、光照變化、遮擋等均具有魯棒性。
　　4）針對(duì)點(diǎn)模式匹配問題展開研究，對(duì)現(xiàn)有點(diǎn)模式匹配方法進(jìn)行了詳細(xì)分析，針對(duì)點(diǎn)模式匹配算法中存在的缺陷并結(jié)合多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法提出了一種基于遺傳算法的非剛性點(diǎn)集匹配算法，并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性。
　　本文著重介紹的兩種圖像匹配技術(shù)能為一線工程人員提供直接有效的參考；提出的基于遺傳算法的點(diǎn)集匹配方法不僅展現(xiàn)了優(yōu)秀的性能，更擴(kuò)展了遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域，為智能學(xué)習(xí)方