圖像匹配技術(shù)研究.pdf

1、圖像匹配技術(shù)是近代信息處理，特別是圖像信息處理領(lǐng)域中極為重要的技術(shù)。圖像匹配就是要根據(jù)參考圖像和實(shí)時(shí)圖像來選定某些特征、相似性準(zhǔn)則及搜索策略進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，以確定匹配的最佳空間對應(yīng)點(diǎn)。它主要研究的問題有特征空間、相似性度量和搜索策略三個(gè)方面。圖像匹配關(guān)鍵是要確定有效的匹配方法，要求匹配概率高、誤差小、速度快且適時(shí)性好。 圖像匹配的方法一般分為基于灰度的匹配方法和基于特征的匹配方法兩大類。本文主要針對基于灰度的匹配方法，研究了基于小

2、波變換的圖像匹配等幾種可提高匹配可靠性和定位精度的快速圖像匹配算法。主要完成了以下的工作： 首先介紹了圖像匹配技術(shù)的應(yīng)用和研究現(xiàn)狀，分析了傳統(tǒng)圖像匹配算法的優(yōu)點(diǎn)與不足?；诨叶鹊南嚓P(guān)匹配算法，計(jì)算量大，結(jié)果較基于特征的匹配方法更為準(zhǔn)確。基于特征的匹配算法，對景象類型的適應(yīng)能力不如基于灰度的算法。對于旋轉(zhuǎn)圖像匹配，當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度大時(shí)就會出現(xiàn)誤匹配，傳統(tǒng)的相關(guān)匹配方法都很難滿足其實(shí)時(shí)性的要求。 接著探討了采用灰度作為特征空間、以

3、去均值的歸一化互相關(guān)系數(shù)作為相似性準(zhǔn)則、利用小波金字塔作為搜索策略的快速可靠的圖像匹配方法。為了提高圖像匹配速度，采用小波變換將圖像進(jìn)行分解，首先在粗分辨率上進(jìn)行匹配，然后在細(xì)分辨率上匹配。這種多分辨率金字塔結(jié)構(gòu)匹配，極大地加快了圖像匹配速度。采用離散Hartley變換(DHT)計(jì)算互相關(guān)，與離散傅立葉變換(DFT)相比，Hartley變換是實(shí)數(shù)運(yùn)算，減小了運(yùn)算量和存儲量。 然后探討了用極坐標(biāo)表示和K-L變換來減少匹配運(yùn)算量、以

4、改進(jìn)遺傳算法作為搜索策略來提高匹配速度和定位精度的快速有效的旋轉(zhuǎn)圖像匹配方法。為提高旋轉(zhuǎn)圖像匹配速度和精度，將旋轉(zhuǎn)圖像用極坐標(biāo)來表示，用極坐標(biāo)移動來相關(guān)圖像旋轉(zhuǎn)特性，通過K-L變換用有限的本征向量的線性組合來表示旋轉(zhuǎn)圖像，大大提高了旋轉(zhuǎn)圖像匹配的速度和實(shí)時(shí)性要求。采用改進(jìn)遺傳算法作為全局性的搜索策略，把圖像匹配問題抽象為一個(gè)數(shù)值函數(shù)的優(yōu)化問題，極大地提高了搜索效率和匹配精度。為了驗(yàn)證本文算法的有效性，作者進(jìn)行了大量仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：這