結(jié)合復(fù)數(shù)階微分的SIFT算法在圖像匹配中的應(yīng)用.pdf

1、圖像匹配，按照其匹配對(duì)象的不同，大致可以歸納為圖像像素匹配和圖像集合匹配。根據(jù)不同的時(shí)間段、不同地點(diǎn)、不同的環(huán)境，得到的圖像在方位，視角，大小，強(qiáng)度等方面也都會(huì)存在不同。通過(guò)一定的方法手段對(duì)這些存在誤差的圖像進(jìn)行匹配，校正由于外在因素（如噪音）造成的誤差，這是圖像匹配的主要研究?jī)?nèi)容。
　　在計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理和圖像處理領(lǐng)域中，圖像匹配是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，因?yàn)槠ヅ湫Ч暮脡膶⒅苯佑绊懙狡浜髨D像的處理工作的展開。它是多種圖像處理及應(yīng)用的

2、基礎(chǔ)，現(xiàn)今其主要研究?jī)?nèi)容是如何將不同條件下得到的兩幅或者多幅圖像進(jìn)行匹配。
　　本文主要針對(duì)傳統(tǒng)的基于特征的SIFT圖像匹配方法進(jìn)行了深入細(xì)致的研究，結(jié)合復(fù)數(shù)階微分理論，提出了一種基于復(fù)數(shù)階微分的SIFT圖像配準(zhǔn)方法。該方法首先利用復(fù)數(shù)階微分算法加強(qiáng)數(shù)字圖像的紋理特征,然后再用SIFT算法提取圖像的特征點(diǎn)，最后用RANSAC算法在得到的特征點(diǎn)中消除錯(cuò)誤的匹配，得到正確的匹配點(diǎn)個(gè)數(shù),從而對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。
　　實(shí)驗(yàn)表明:和傳統(tǒng)S