基于Hausdorff距離的圖像匹配技術(shù)研究及應(yīng)用開發(fā).pdf

1、圖像的特征匹配問題是計算機視覺、數(shù)字圖像處理、模式識別等學(xué)科的重要組成部分和熱點研究領(lǐng)域，它在基于圖像的物體識別、圖像分析中發(fā)揮管重要作用。一般而言，圖像特征匹配的效率主要由圖像特征空間、相似性度量、搜索空間和搜索策略四大關(guān)鍵要素組成。傳統(tǒng)的大多數(shù)匹配技術(shù)主要分為基于圖像灰度的匹配和基于圖像特征的匹配。在相似性度量上，Hausdorff距離是一種廣泛使用的測度標(biāo)準(zhǔn)，其不用建立點與點之間的對應(yīng)關(guān)系，并且能很好衡量兩個點集的不相似程度。作為

2、一種最大最小距離衡量準(zhǔn)則，Hausdorff距離對圖像中存在的噪聲、缺失有很好的健壯性。搜索策略遺傳算法，遺傳算法是一種在科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用較廣的算法，作為一種隨機全局搜索策略，遺傳算法經(jīng)過人們的不斷改進(jìn)，已經(jīng)成功應(yīng)用在現(xiàn)實社會中許多計算復(fù)雜的優(yōu)化問題上。
　　 本文研究基于Hausdorff距離特征描述的圖像匹配方法，并在該方法的支撐下開發(fā)一個圖像匹配應(yīng)用系統(tǒng)。本文主要涉及的匹配是模板匹配，模板圖像截取自一個源圖像。匹配任務(wù)為尋找一

3、個最優(yōu)變換，把模板映射回源圖像的正確位置。
　　 在研究方法上，本文嘗試以遺傳算法作為搜索策略，再結(jié)合Hausdorff距離來進(jìn)行圖像匹配。為了結(jié)合Hausdorff距離的使用，本文采用圖像邊緣作為特征空間，程序開始時先對圖像進(jìn)行邊緣二值化處理，同時，以遺傳算法作為搜索策略。應(yīng)用遺傳算法時，本文根據(jù)Ruskklidge提出應(yīng)用Hausdorff距離進(jìn)行快速物體匹配的方法，設(shè)計一種適用于遺傳算法的適應(yīng)性評估方法，同時，針對匹配任務(wù)