基于圖譜的點(diǎn)模式匹配算法研究.pdf

1、圖像匹配是圖像處理、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容，主要針對(duì)不同視角、不同時(shí)間或不同成像模式的幾幀圖像做空間變換處理，使得這些圖像能夠在幾何上對(duì)應(yīng)起來(lái)。圖像匹配在實(shí)現(xiàn)技術(shù)上，大致可分為基于灰度的匹配和基于特征的匹配，其中以特征為基礎(chǔ)的圖像匹配在可靠性和魯棒性方面都具有很突出的優(yōu)勢(shì)，而點(diǎn)模式又是圖像中的重要特征，對(duì)此進(jìn)行研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，近年來(lái)得到越來(lái)越多的科研工作者的青睞。
　　 本文以圖譜為主要理

2、論工具，對(duì)圖像的點(diǎn)模式匹配方法進(jìn)行了深入的研究，提出了三種匹配算法，其主要研究?jī)?nèi)容和研究成果如下：
　　 1.提出一種基于圖像中位點(diǎn)的分層匹配算法。該算法首先計(jì)算出兩幅待匹配圖像的中位點(diǎn)，并以這兩個(gè)中位點(diǎn)為參照對(duì)圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行分層；然后在對(duì)應(yīng)各層之間分別構(gòu)造高斯權(quán)Laplace矩陣，由奇異值分解(singular value decomposition, SVD)的結(jié)果構(gòu)造出能夠反映特征點(diǎn)之間匹配程度的一個(gè)關(guān)系矩陣，最后根據(jù)該

3、關(guān)系矩陣實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)層之間的特征點(diǎn)匹配，從而得到整幅圖像的匹配結(jié)果。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。
　　 2．提出一種用圖的譜系數(shù)夾角特征描述圖像幾何結(jié)構(gòu)的特征點(diǎn)匹配算法。對(duì)兩幅待匹配的圖像，首先利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)法分別找出反映圖像結(jié)構(gòu)特征的角點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)生成完全圖，由完全圖構(gòu)造高斯權(quán)Laplace矩陣，通過(guò)矩陣的SVD分解得到各特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征值和特征向量，其次計(jì)算各特征向量間夾角的余弦并構(gòu)造對(duì)稱矩陣，然后對(duì)其

4、進(jìn)行奇異值分解，獲得特征向量集并對(duì)其進(jìn)行符號(hào)校正，最后構(gòu)造出能夠反映特征點(diǎn)之間匹配程度的一個(gè)關(guān)系矩陣，利用該關(guān)系矩陣實(shí)現(xiàn)兩幅圖像的特征點(diǎn)匹配。通過(guò)對(duì)模擬圖像、真實(shí)圖像和合成數(shù)據(jù)分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該算法能夠提高匹配的精度。
　　 3.提出一種結(jié)合紋理特征匹配和Laplace譜匹配的迭代匹配算法。對(duì)兩幅待匹配圖像，首先使用紋理特征匹配算法和Laplace匹配算法分別得到匹配結(jié)果，從中找出相同匹配對(duì)并將其從特征點(diǎn)中刪除，然后將余下