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《基于surf和顏色特征的圖像匹配算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterTheResearchofImageFeatureMatchingAlgorithmbasedonColorFeaturesandSpeeded-upRobustFeaturesByWangZhaodiSupervisor：Prof．DengJicaiCircuitsandSystemsSchoolofInformationEngineeringMay,2014原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文
2、，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者：日期：年月日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下完成的論文及相關(guān)的職務(wù)作品，知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬鄭州大學(xué)。根據(jù)鄭州大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留或向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱；本人授權(quán)鄭州大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分編入有關(guān)數(shù)
3、據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或者其他復(fù)制手段保存論文和匯編本學(xué)位論文。本人離校后發(fā)表、使用學(xué)位論文或與該學(xué)位論文直接相關(guān)的學(xué)術(shù)論文或成果時(shí)，第一署名單位仍然為鄭州大學(xué)。保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定。學(xué)位論文作者：日期：年月日摘要圖像匹配技術(shù)是指采用一定的匹配算法在兩幅或者多幅圖像之間檢測并識(shí)別相同點(diǎn)的過程，它是計(jì)算機(jī)視覺中的一項(xiàng)重要研究內(nèi)容，主要應(yīng)用于智能監(jiān)控、遙感圖像匹配、航天器的定位導(dǎo)航、生物醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。目前在圖像匹配領(lǐng)域已經(jīng)提出了許多基于單一特征的圖像匹配算法，它們可在某些特定的環(huán)境下完成圖像匹配的
4、任務(wù)。基于此本文在系統(tǒng)地分析和研究現(xiàn)有算法的原理及過程基礎(chǔ)上，采用將不同圖像特征相結(jié)合的方法來完成圖像匹配的任務(wù)。本文采用一種將表征圖像全局特征的顏色信息與反映圖像局部特征的SURF特征點(diǎn)信息相結(jié)合的算法來進(jìn)行圖像匹配，進(jìn)而完成目標(biāo)圖像的定位操作。該算法的設(shè)計(jì)思路是：首先采用圖像顏色特征匹配法完成目標(biāo)圖像的粗定位，然后在此基礎(chǔ)上縮小特征點(diǎn)檢測與搜索范圍，采用優(yōu)化的SURF特征點(diǎn)匹配法，完成目標(biāo)的精確定位。本文主要研究工作包括以下幾個(gè)方面：(1)對圖像全局特征中顏色特征的特點(diǎn)及其提取與匹配原理進(jìn)行了詳細(xì)的理論研究。
5、在分析和總結(jié)了常見的顏色特征匹配法的性能與不足之后，采用顏色直方圖匹配法，提取目標(biāo)圖像的直方圖特征并建立直方圖匹配向量，通過相關(guān)函數(shù)匹配法獲得圖像最佳匹配點(diǎn)，進(jìn)而完成目標(biāo)圖像的初定位。(2)分析研究了局部特征點(diǎn)匹配算法中幾種經(jīng)典算法的性能與優(yōu)缺點(diǎn)，重點(diǎn)討論了SURF算法的原理及其算法實(shí)現(xiàn)流程，包括該算法的尺度空問形成原理、SURF特征點(diǎn)檢測和描述子生成過程等，對算法性能進(jìn)行了仿真分析，驗(yàn)證了SURF算法的準(zhǔn)確性和可靠性。因此選用SURF算法在初定位所標(biāo)定的圖像區(qū)域內(nèi)進(jìn)行特征點(diǎn)的檢測與提取，并通過相似度匹配準(zhǔn)則來完
6、成目標(biāo)圖像的精確定位。(3)提出了一種將基于全局特征的目標(biāo)初定位與局部特征點(diǎn)精確定位相結(jié)合的改進(jìn)算法。為驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性，選用vs2008仿真平臺(tái)對其進(jìn)行了仿真分析。結(jié)果表明：該算法能有效的完成圖像匹配任務(wù)，減少特征點(diǎn)的誤匹配率，與單一的SURF特征點(diǎn)匹配算法相比減少了特征點(diǎn)的提取數(shù)量和匹配時(shí)間，特征點(diǎn)匹配效率提高30％-40％，并保證了特征匹配的準(zhǔn)確性。論文在改進(jìn)算法于靜態(tài)圖像研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了將改進(jìn)算法應(yīng)用于視頻圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的研究，通過一定的跟蹤目標(biāo)切換機(jī)制可實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)間的跟摘要蹤切換，進(jìn)而完成動(dòng)態(tài)
7、目標(biāo)的識(shí)別與定位操作。仿真結(jié)果表明該算法通過初定位縮小了精確定位的檢測區(qū)域，匹配效率明顯提高，可滿足視頻目標(biāo)識(shí)別的實(shí)時(shí)性要求。關(guān)鍵詞：圖像匹配特征點(diǎn)檢測顏色特征SURF算法ⅡAbstractImagematchingtechnologyreferstotheprocessofdetectandidentifysimilaritiesbetweentwoormoreimagesbyacertainmatchingalgorithm．Itisanimportantresearchcontentincomputervi
8、sion，mainlyusedinintelligentmonitoring，remotesensingimagematching，spacecraftnavigationandpositioning，biologymedicaldiagnosis，etc．Atpresentinthefieldofimagematching，manyimagesmatchingalgor
