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《基于特征的圖像匹配算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、北京化工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）誠(chéng)信聲明本人聲明：我所呈交的本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。申請(qǐng)學(xué)位論文與資料若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)一切相關(guān)責(zé)任。本人簽名：日期：2010年05月20日52北京化工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書設(shè)計(jì)（論文）題目：基于特征的圖像匹配算法研究學(xué)院：信息學(xué)院
2、專業(yè)：通信工程班級(jí)：通信0602學(xué)生：123指導(dǎo)教師（含職稱）：123（講師）專業(yè)負(fù)責(zé)人：1231．設(shè)計(jì)（論文）的主要任務(wù)及目標(biāo)(1)了解圖象匹配技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用情況，尤其是基于特征的圖象匹配技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。(2)學(xué)習(xí)并掌握?qǐng)D像匹配方法，按要求完成算法2．設(shè)計(jì)（論文）的基本要求和內(nèi)容（1）查閱相關(guān)中、英文文獻(xiàn)，完成5000漢字的與設(shè)計(jì)內(nèi)容有關(guān)的英文資料的翻譯。（2）查閱15篇以上參考文獻(xiàn)，其中至少5篇為外文文獻(xiàn)，對(duì)目前國(guó)內(nèi)外圖象匹配技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用進(jìn)行全面綜述。（3）學(xué)習(xí)圖象匹配算法，尤其是基于特征的圖象匹配算法。（4）實(shí)現(xiàn)并分析至少兩種基于
3、特征的圖象匹配算法，并分析算法性能。3．主要參考文獻(xiàn)[1]譚磊,張樺,薛彥斌．一種基于特征點(diǎn)的圖像匹配算法[J]．天津理工大學(xué)報(bào)，2006，22(6)，66-69．[2]甘進(jìn)，王曉丹，權(quán)文．基于特征點(diǎn)的快速匹配算法[J]．電光與控制，2009，16(2)，65-66．[3]王軍，張明柱．圖像匹配算法的研究進(jìn)展[J]．大氣與環(huán)境光學(xué)學(xué)報(bào)，2007，2(1)，12-15．52北京化工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）4．進(jìn)度安排設(shè)計(jì)（論文）各階段名稱日期1查閱資料，學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)3月2初步編程4月上旬～4月中旬3算法實(shí)現(xiàn)，程序調(diào)試4月下旬～5月上旬4統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析
4、特點(diǎn)5月旬5畢業(yè)論文寫作5月中旬～5月下旬6英文資料翻譯自行安排52北京化工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要圖像匹配技術(shù)是實(shí)現(xiàn)圖像融合、圖像校正、圖像鑲嵌以及目標(biāo)識(shí)別與跟蹤的關(guān)鍵步驟之一，已經(jīng)廣泛應(yīng)用在圖像識(shí)別以及圖像重建等領(lǐng)域中。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，圖像匹配就是找到兩幅不同圖像之間的空間位置關(guān)系。圖像匹配主要可分為以灰度為基礎(chǔ)的匹配和以特征為基礎(chǔ)的匹配。本文首先對(duì)現(xiàn)有圖像匹配方法的進(jìn)行分類、概述和簡(jiǎn)要的說(shuō)明；分析了課題研究的背景，以及對(duì)國(guó)內(nèi)外圖像匹配的研究狀況描述；其次對(duì)現(xiàn)有的圖像匹配的幾種常見(jiàn)算法進(jìn)行簡(jiǎn)要的說(shuō)明，其中著重介紹了基于特征的匹配的算法。參考了一種
5、基于圖像灰度值特征點(diǎn)的快速匹配搜索算法，該算法利用得出的灰度值特征點(diǎn)作為搜索依據(jù)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)，證實(shí)了該算法的快速性和準(zhǔn)確性。本文在對(duì)幾種圖像匹配方法的研究的基礎(chǔ)上，采用基于灰度傳統(tǒng)的方法、基于邊緣特征的方法和基于一階特征點(diǎn)圖像匹配的方法進(jìn)行圖像匹配仿真，并對(duì)三種方法的快速性準(zhǔn)確性做了比較。再次比較基于灰度、基于邊緣、基于一階特征點(diǎn)圖像匹配方法的優(yōu)缺點(diǎn)。不同的環(huán)境下每種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，加入噪聲時(shí)基于邊緣特征圖像匹配能夠匹配成功，基于邊緣特征圖像匹配較另外兩種匹配方法能夠有效的抑制噪聲干擾。關(guān)鍵詞：圖像匹配；特征點(diǎn)；灰度匹配；特征點(diǎn)匹配52北京化工大
6、學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）ABSTRACTImagematchingtechniqueisoneofthekeystepstoachieveimagefusion,imagecorrection,imagemosaic,aswellastargetrecognitionandtrackingandhasbeenwidelyusedintheareasofimagerecognitionandimagereconstruction.Inaword,imagematchingistofindthespatialrelationshipbetweenthet
7、wodifferentimages.Imagematchingcanbedividedintogray-basedandfeature-basedmatching.Thepaperfirstlyclassifiedandbrieflydescribedtheexistingimagematchingmethodsandanalysedtheresearchbackground.Secondly,thepaperexplainedseveralcommonalgorithmsofexistingimagematching,especially，t
8、healgorithmoffeature-basedmatching.Basedontheresearchofseveralimagematching
