诚信声明
本人声明：
我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。
本人签名：日期：2010 年05 月20日
毕业设计（论文）任务书
设计（论文）题目：
学院：专业：班级：
学生指导教师（含职称）：专业负责人：
1．设计（论文）的主要任务及目标
(1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。
(2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法
2．设计（论文）的基本要求和内容
（1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。
（3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。
（4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。
3．主要参考文献
[1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006，
22(6)，66-69．
[2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)，
65-66．
[3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)，
12-15．
4
摘要
图像匹配技术是实现图像融合、图像校正、图像镶嵌以及目标识别与跟踪的关键步骤之一，已经广泛应用在图像识别以及图像重建等领域中。简单来说，图像匹配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。
本文首先对现有图像匹配方法的进行分类、概述和简要的说明；分析了课题研究的背景，以及对国内外图像匹配的研究状况描述；其次对现有的图像匹配的几种常见算法进行简要的说明，其中着重介绍了基于特征的匹配的算法。参考了一种基于图像灰度值特征点的快速匹配搜索算法，该算法利用得出的灰度值特征点作为搜索依据，通过实验，证实了该算法的快速性和准确性。本文在对几种图像匹配方法的研究的基础上，采用基于灰度传统的方法、基于边缘特征的方法和基于一阶特征点图像匹配的方法进行图像匹配仿真，并对三种方法的快速性准确性做了比较。再次比较基于灰度、基于边缘、基于一阶特征点图像匹配方法的优缺点。不同的环境下每种方法各有优缺点，加入噪声时基于边缘特征图像匹配能够匹配成功，基于边缘特征图像匹配较另外两种匹配方法能够有效的抑制噪声干扰。
关键词：图像匹配；特征点；灰度匹配；特征点匹配
ABSTRACT
Image matching technique is one of the key steps to achieve image fusion, image correction, image mosaic, as well as target recognition and tracking and has been widely used in the areas of image recognition and image reconstruction. In a word, image matching is to find the spatial relationship between the two different images. Image matching can be divided into gray-based and feature-based matching.
The paper firstly classified and briefly described the existing image matching methods and analysed the research background. Secondly, the paper explained several common algorithms of existing image matching, especially，the algorithm of feature-based matching. Based on the research of several image matching methods, the paper adopted traditional method based on gray level, the method based on edge features and the method based on first-order feature points image matching to conduct image matching simulation, and compared the rapidity and accuracy of them. Finally, the paper pointed out the advantages and disadvantages of the methods based on gray level, based on edge features and based on first-order feature points image matching. Each method has both the advantages and disadvantages in the different environment. Image matching method based on edge features can match successfully when noise is added, and can effectively suppress noise compared with other two methods.
Key words：Image matching，Feature Points，Gray Matching，feature points matching
目录
前言 (1)
第1章绪论 (2)
第1.1节课题的研究背景 (2)
第1.2节图像匹配的概述 (4)
1.2.1图像匹配的概念 (4)
1.2.2 影响图像匹配的主要因素 (5)
第1.3节图像匹配的研究现状 (5)
第2章图像匹配的几种算法 (7)
第2.1节基于像素灰度相关的匹配算法 (7)
第2.2节基于特征的匹配算法 (9)
2.2.1特征点的描述 (10)
2.2.2特征点的提取算法 (11)
第2.3节基于边缘特征的匹配算法 (13)
2.3.1 Roberts 边缘检测算子 (13)
2.3.2 Sobel边缘检测算子 (14)
2.3.3 Prewitt 边缘检测算子 (14)
2.3.4 Canny 边缘检测算子 (14)
第2.4节基于其它理论的图像匹配 (16)
2.4.1基于小波变换的图像匹配算法 (16)
2.4.2其它理论的图像匹配 (18)
第3章基于灰度的图像匹配仿真 (20)
第3.1节基于灰度图象匹配 (20)
第3.2节灰度图像模板图的获取和匹配仿真 (21)
第3.3节灰度图像旋转后匹配仿真 (23)
第3.4节灰度图像加噪后的匹配仿真 (24)
第4章基于边缘图像特征的匹配仿真 (27)
第4.1节基于边缘图像特征的匹配 (27)
第4.2节基于边缘特征的图像匹配理想情况下的仿真 (28)
第4.3节加入噪声后基于边缘特征的图像匹配的仿真 (30)
第4.4节基于边缘图像旋转后的匹配仿真 (32)
第5章基于一阶特征点的图像匹配仿真 (33)
第5.1节一阶特征点的定义 (33)
第5.2节一阶特征点的寻找与匹配仿真 (35)
第5.3节加入噪声的一阶特征点图像匹配仿真 (38)
第5.4节旋转后的一阶特征点匹配仿真 (39)
结论 (42)
参考文献 (43)
致谢 (45)
前言
数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。与人类对视觉机理研究的历史相比，它是一门相对年轻的学科。但在其短短的历史中，它却以程度不同的成功被广泛应用于几乎所有与图像有关的领域数字图像处理技术。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。在20多年的时间里，迅速地发展成为一门独立的有强大生命力的学科。
随着科学技术的发展，图像匹配己成为图像信息处理领域中一项非常重要的技术。图像匹配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。图像匹配技术是实现图像融合、图像校正、图像镶嵌以及目标识别与跟踪的关键步骤之一。图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。图像匹配主要研究匹配的准确性、快速性[1]。
基于特征的图像匹配方法近年越来越引起研究者的重视，各种新颖的算法不断涌现。每种方法都有各自的优缺点和应用范围。应用时应根据实际情况选取合适的配准方法。若要求精度高，可考虑多次选取/匹配，每次选取/匹配特征点时，参考最近几次的情况，由粗到精递归求解；或者采用神经网络的学习机制，使匹配结果逐步精确，最终符合要求。通过阅读大量的文献报道，可以知道未来的图像配准将进一步追求实时性、高精度和可靠性。为减小运算量，可着眼于研究某一算法的快速算法；对一些运算量大的步骤寻找其简单的替代步骤。
本文先通过对图像匹配算法的作简要的说明,特别是基于特征图像匹配的算法;然后分析了图像匹配的算法的优劣；接着参考了一种基于图像灰度值特征点的快速匹配搜索算法，比较了基于灰度、基于边缘特征、基于一阶特征点图像匹配算法的准确性、快速性、抵抗干扰和旋转性能；最后比较了这3种算法在不同环境下的优劣性。
第1章绪论
数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。数字图像处理的发展从20世纪20年代初的应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，到20世纪70年代图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系。发展到现在，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和
人机界面中的一种普遍应用的工具。
图像匹配技术是数字图像处理领域的一项重要研究，并已在计算机视觉、虚拟现实场景生成、航空航天遥感测量、医学影像分析、光学和雷达跟踪、景物制导等领域得到了广泛的应用。图像匹配是图像处理的一个基本问题。简单地说，图像匹配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。对同一物体或场景使用不同的传感器、在不同的光照条件下以不同的摄像位置和视角获得的图像一般都会不同，其差异可能表现为不同的分辨率、不同的灰度属性、不同的位置平移和旋转、不同的大小缩小和放大、以及其他的非线性变化部分物体被遮挡等。
第1.1节课题的研究背景
当今社会是信息社会，各种媒体各种工具相互交存于社会的方方面面，而图像在其中又占据了极其重要的地位。图像具有包含信息量大、直观、容易理解以及吸引人注意等优点，是人们感知和认识外部的重要载体，人们生活中离不开图像。图像可以分为模拟图像和数字图像之分。模拟图像一般用照相机等来获取，模拟图像可以用一个连续函数来描述，所以模拟图像也可以成为：连续图像处理。其主要过程主要借助各种设备对图像进行加工处理。但是模拟图像有处理精度太差，处理方式也不够灵活，处理时间过长等缺点。数字图像是用二进制来表示图像的，是离散的数据集，可以通过数码相机等数字设备来获取。数字图像处理的是数字图像，即是由一组具有颜色、亮度等像数点的集合。数字图像的特点决定了其灵活性，并且以强大的功能成为现阶段图像处理技术的主流。
图像特征描述子之FREAK ?在前【给力追-女生资-源】面的博文中，介绍的BRIEF、ORB、BRISK 算法都是基于特征点周围邻域像素点对之间的比较，形成二进制编码串作为特征【ＱＱ】描述子，这种描述方法计算速度快，且占用内存小，满足一些实时【⒈】应用场景的需求。对于这类特征描述子，关键是确定邻域哪些像【０】素点对进行比较，以及如何匹配。BRIEF算法中特征点邻域的像素【１】点对是随机采样生成的，ORB算法是通过贪婪穷举的方法，在所有【６】可能的像素点对中选取相关性较小的若干点对，BRISK则是采用平【9】均采样的方法生成若干采样点。特征匹配方法通常都是采样Ham【⒌】ming距离来进行度量，由于是二进制编码方式，可通过异或操作快速计【２】算。 特征点检【б】测 ?FAST算法可实现快速检测图像特征点，而且对应有一个加速版本AGAST，因此在诸多特征描述子中，都是首先通过FAST算法搜索定位特征点，再加以描述。FREAK同BRISK算法类似，也是建立多尺度空间，在不同尺度的图像上使用FAST算法检测特征点。 采样模式 ?FREAK算法中采样模式接近于人眼视网膜接收图像信息的采样模型，如下图所示，人眼视网膜中，Fovea区域主要对高精度的图像信息进行处理，而Para区域则主要对低精度的图像信息进行处理。
在FREAK的采样模式中，图中每一个黑点代表一个采样点，每个圆圈代表一个感受野，每个采样点需进行高斯模糊处理，以降低噪声影响，感受野的半径表示高斯模糊的标准差。这种采样模式与BRISK的不同之处在于，感受野之间存在重叠的区域；与BRIEF和ORB算法的不同之处在于，FREAK的采样点根据与特征点的距离远近，采用了不同大小的高斯核函数进行平滑处理。不同大小的感受野在人眼视网膜中也存在类似的结构，通过重叠的感受野，可以获得更多的信息，使最终的描述符更具独特性和可区分性。最终FREAK算法的采样结构为6、6、6、6、6、6、6、1，6代表每层中有6个采样点并且这6个采样点在一个同心圆上，一共有7个同心圆，最后的1表示特征点。 特征描述 ?FREAK算法同样采用二进制编码描述特征点，用FF表示编码特征 F=Σ0≤aN2aT(Pa) F=Sigma_{0 leq a < N} 2^a T(P_a) T(Pa)={1,I(Pr1a)I(Pr2a) 0,otherwise T(P_a) = begin{cases} 1,I(P_a^{r_1}) > I(P_a^{r_2}) 0,otherwise end{cases} 式中，I(Pr1a)I(P_a^{r_1})表示采样点经过高斯模糊后的灰度值。 ?FREAK的采样模式中一共有43个采样点，可以产生N=43(43?1)-2=903N = 43(43 - 1)-2 = 903个采样点对，有些采样点对的编码值对特征描述并没有实际作用，反而会造成特征冗余，因此需要对特征的描述向量进行筛选，也就是降维。原论文中采用与ORB中类似的贪婪
昆明理工大学 毕业设计（论文）管理工作 对学生的基本要求 一、毕业设计（论文）中学生应遵循的基本原则 1、毕业设计（论文）教学环节是综合性的实践教学活动，不仅可使学生综合运用所学过的知识和技能解决实际问题，还训练学生学习、钻研、探索的科学方法，提供学生自主学习、自主选择、自主完成工作的机会。 2、毕业设计（论文）是在指导教师的指导下，使学生受到解决工作实际问题、进行科学研究的初步训练。学生应充分认识此项工作的重要性，要有高度的责任感，在规定的时间内按要求全面完成毕业设计（论文）的各项工作。 3、学生在接到毕业设计（论文）任务书后，在领会课题的基础上，了解任务的范围及涉及的素材，查阅、收集、整理、归纳技术文献和科技情报资料，结合课题进行必要的外文资料阅读并翻译与课题相关、不少于3000汉字的外文资料。 4、向指导教师提交开题报告或工作计划。在开题报告或工作计划中，要拟定完成课题所采取的方案（凡选“工程设计类”、“工程技术研究类”的题目，必须有方案的经济、技术、社会发展指标的对比分析，“工程设计类”偏重于经济技术指标的对比分析，选择较优的方案进行详细设计；“工程技术研究类”偏重于研究技术路线的经济性、先进性、可靠性、可行性、实用性等）、步骤、技术路线、预期成果等。经指导教师审阅同意后方可实施。 5、学生应主动接受教师的检查和指导，定期向指导教师汇报工作进度，听取教师对工作的意见和指导。 6、毕业设计（论文）是对学生工作能力的训练，学生在毕业设计（论文）中应充分发挥主动性和创造性，独立完成任务，树立实事求是的科学作风，严禁抄袭他人的设计（论文）成果，或请人代替完成毕业设计（论文）。 7、学生在毕业设计（论文）答辩结束后，必须交回毕业设计（论文）的所有资料，对工作中的有关技术资料，学生负有保密责任，未经许可不能擅自对外交流和转让。 8、学生应做好毕业设计（论文）的总结。在提交的成果中总结业务上的收获、思想品德方面的提高，感受到的高级工程技术人才应具有的科学精神和品质。 9、学生在毕业设计（论文）期间要遵守学校、学院的规章制度。 二、开题报告、毕业设计说明书、毕业论文的撰写要求 （一）、开题报告撰写内容与要求 1、工程设计类、工程技术研究类、软件类的课题学生必须完成开题报告。 2、开题报告一般应包括：项目研究的目的、意义，国内外技术发展概况及国内需求，国内现有工作的基础和条件，研究进展，最终成果形式及应用方向，研究方案及技术途径，协作配套措施及协作单位，所需研究试验条件及落实措施，经费概算等内容（具体要求见学校统一的开题报告）。
诚信声明 本人声明： 我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：日期：2010 年05 月20日
毕业设计（论文）任务书 设计（论文）题目： 学院：专业：班级： 学生指导教师（含职称）：专业负责人： 1．设计（论文）的主要任务及目标 (1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。 (2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法 2．设计（论文）的基本要求和内容 （1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。 （3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。 （4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。 3．主要参考文献 [1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006， 22(6)，66-69． [2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)， 65-66． [3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)， 12-15．
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式： 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=； I 为图像灰度函数，略去无穷小项有： 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ （2） 将,x y E 化为二次型有： ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵： 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到： 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到： 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)
华东理工大学关于印发《本科生毕业论文(设计) 教学的若干规定》的通知 校教〔2017〕5号 毕业论文（设计）是本科培养方案中的重要环节，是培养学生综合应用所学知识和技能进行科学研究工作的基本训练，是培养和提高学生分析解决实际问题能力，实现教学、科研和社会实践相结合的重要途径。现将修订后的《本科生毕业论文(设计)教学的若干规定》印发给你们，请认真遵照执行。 华东理工大学 2017年1月18日
华东理工大学 本科生毕业论文(设计)教学的若干规定 毕业论文（设计）是本科培养方案中的重要环节，是培养学生综合应用本学科基本理论、专业知识和基本技能进行科学研究工作的基本训练，旨在培养和提高学生分析解决实际问题的能力。为提高毕业论文（设计）质量，特制定本规定。 一、目标与要求 各院（系）应按照培养方案的要求，结合学校规定，制定符合本学科特点的《院（系）本科生毕业论文（设计）工作管理办法》（以下简称《管理办法》），明确本科毕业论文（设计）培养的具体目标，应达到的质量标准，并建立行之有效的全面质量管理制度。 各院（系）制定的《管理办法》应及时告知本院（系）所有师生，并报教务处备案。 二、选题与指导教师选派 做好选题与指导教师选派工作是顺利开展毕业论文（设计）的前提。各院（系）要结合以下几点原则，制定适合本院（系）实际情况的《管理办法》。 1．选题难易度及工作量，一般应控制在学生经过努力可以如期完成的程度。各专业学生毕业论文（设计）实际工作时间不得少于12周，有条件的专业可以安排更多时间。 —2 —
2．选题应符合专业教学的基本要求，必须同本专业、学科紧密相关，鼓励不同专业或不同学科之间交叉融合。选题要贴近社会生产生活实际，并具有一定学术性，体现教学与科学研究、技术开发、经济建设和社会发展紧密结合的原则。综述类课题不宜作为本科毕业论文（设计）课题。 3.为保证工科专业学生同时得到工程设计和科学研究两方 面的基本训练，工科专业的毕业环节实行“套餐”制。“套餐”一为小设计+大论文，“套餐”二为小论文+大设计，学生两者选其一。小论文和小设计均属于独立的教学环节，单独考核，学时安排一般不得少于4周，小论文篇幅一般不少于5千字，机械类的小设计图纸不少于1.5张，工艺类图纸不少于l张。 4．学生能否进入毕业论文环节的资格审查，按《全日制本科生学籍管理条例（修订）》（校教〔2014〕29号）规定执行。 5．学生可以在院（系）提供的课题中选择毕业论文（设计）课题，也可以自主选题。后者须由院（系）审核并配备指导教师。 6．原则上每位学生一个题目。如果多位学生共同参与同一研究项目，应要求每位学生在共同协作完成项目的同时，还必须指定其独立完成的工作内容及相应工作量。 7．指导教师一般应选派工作责任心强，具有中级及以上职称或具有博士学位的教师担任。每名指导教师指导毕业论文人数一般不超过5人（指导毕业设计的，按2倍毕业论文指导人数计算，即不超过10人）。 —2 —
一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目 的等。） 工作基础：了解C++的基本概念和语法，熟练使用Visual C++6.0软件。 研究条件：BP神经网络的基本原理以及图像处理的基本常识。 应用环境：基于BP神经网络的图片图像文件中的字符识别。 工作目的：掌握基于Visual C++6.0应用程序的开发。 了解人工智能的基本概念并掌握神经网络算法的基本原理。 掌握Visual C++6.0中的图片处理的基本过程。 二、参考文献 [1]人工智能原理及其应用，王万森，电子工业，2007. [2]VC++深入详解，鑫，电子工业，2006. [3]人工神经网络原理, 马锐，机械工业，2010. [4]Visual C++数字图像处理典型案例详解，晶，机械工业，2012. [5]Application of Image Processing to the Characterization of Nanostructures Manuel F. M. Costa，Reviews on Advanced Materials Science,2004. 三、设计（研究）容和要求（包括设计或研究容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。） 1、掌握C++的基本概念和语法。 2、掌握二维神经网络的基本原理。了解BP神经网络的基本概念。 3、完成Visual C++中对于图像的灰度、二值化等预处理。 4、完成基于样本的神经网络的训练以及图像中数字的识别，并对其性能进 行统计和总结，分析其中的不足。
指导教师（签字） 年月日 审题小组组长（签字） 年月日理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告
数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计
摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection
毕业设计（论文）的基本要求 一、毕业设计（论文）中学生应遵循的基本原则 1、意义：毕业设计（论文）教学环节是综合性的实践教学活动，不仅可使学生综合运用所学过的知识和技能解决实际问题，还训练学生学习、钻研、探索的科学方法，提供学生自主学习、自主选择、自主完成工作的机会。 2、任务：毕业设计（论文）是在指导教师的指导下，使学生受到解决工作实际问题、进行科学研究的初步训练。学生应充分认识此项工作的重要性，要有高度的责任感，在规定的时间内按要求全面完成毕业设计（论文）的各项工作。 3、要求： a)学生在接到毕业设计（论文）任务书后，在领会课题的基础上，了解任务的范围及涉及的素材，查阅、收集、整理、归纳技术文献和科技情报资料，结合课题进行必要的资料阅读并。 b)向指导教师提交开题报告。在开题报告或工作计划中，要拟定完成课题所采取的方案、步骤、技术路线、预期成果等。经指导教师审阅同意后方可实施。 c)学生应主动接受教师的检查和指导，定期向指导教师汇报工作进度，听取教师对工作的意见和指导。 d)在毕业设计（论文）中，学生应充分发挥主动性和创造性，独立完成任务，树立实事求是的科学作风，严禁抄袭他人的设计（论文）成果，或请人代替完成毕业设计（论文）。 e)在毕业设计（论文）答辩结束后，必须交回毕业设计（论文）的所有资料，对工作中的有关技术资料，学生负有保密责任，未经许可不能擅自对外交流和转让。 f)做好毕业设计（论文）的总结。学生在提交的成果中总结业务上的收获、思想品德方面的提高，感受到的高级工程技术人才应具有的科学精神和品质。 g)学生在毕业设计（论文）期间要遵守学校、学院的规章制度。 二、开题报告、毕业设计（论文）的撰写要求 1、开题报告：按照所发开题报告内容认真填写。 2、毕业设计（论文）的撰写内容与要求： 一份完整的毕业设计（论文）包括：标题、摘要、目录、前言、正文、结论、总结与体会、谢辞、参考文献、附录等。 a)标题：应简短、明确、有概括性。字数一般不宜超过20个字。如有些细节必须放进标题，为避免冗长，可以分为主标题和副标题，主标题写得简明，将细节放在副标题中。 b)摘要：摘要应高度概括课题的内容、方法和观点，以及取得的成果和结论。应反映出整个内容的精华。中文摘要在300字以内为宜，同时要求写出外文摘要，以250个实词为宜，并要求写出中文、外文的关键词。 c)目录：毕业设计（论文）的一级、二级标题。 d)前言： ◆说明设计的目的、意义、范围及应达到的技术要求； ◆说明选题的缘由，本设计的指导思想；阐述本设计应解决的主要问题； ◆摘要和前言，虽然所写的内容大体相同，但仍有很大区别，区别主要在于：摘要写得高度概括、简略、某些内容可作笼统的表述，不写选题的缘由；而前言则要写得稍微具体些，内容必须明确表达，应写明选题的缘由，在文字量上要比摘要多一些。 e)正文： ◆毕业设计（论文）的正文内容应包括：设计方案论证、计算部分、设备及产品选型、结
毕业论文 题目粒子群算法及其参数设置专业信息与计算科学 班级计算061 学号3060811007 学生xx 指导教师徐小平 2010年 I
粒子群优化算法及其参数设置 专业：信息与计算科学 学生： xx 指导教师：徐小平 摘要 粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。论文介绍了粒子群优化算法的基本原理，分析了其特点。论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方面进行全面综述，重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置。最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。 关键词：粒子群优化算法；参数；方差分析；最优解 II
Particle swarm optimization algorithm and its parameter set Speciality: Information and Computing Science Student: Ren Kan Advisor: Xu Xiaoping Abstract Particle swarm optimization is an emerging global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has easy to understand, easy to achieve, the characteristics of strong global search ability, and has never wide field of science and engineering concern, has become the fastest growing one of the intelligent optimization algorithms. This paper introduces the particle swarm optimization basic principles, and analyzes its features. Paper around the particle swarm optimization principles, characteristics, parameters settings and applications to conduct a thorough review, focusing on a single factor analysis of variance, analysis of the particle swarm optimization algorithm in the inertia weight, acceleration factor setting the basic properties of the algorithm the impact of the experience of the algorithm given parameter setting. Finally, its future researched and prospects are proposed. Key word：Particle swarm optimization; Parameter; Variance analysis; Optimal solution III
论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日
基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换
第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，
SIFT 特征点匹配算法 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能相对高效地计算出关键点的位置，建议使用的是差分高斯函数（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。
二 特征点提取算法 1、基于SIFT （Scale Invariant Feature Transform ）方法的图像特征匹配 参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能计算的相对高效，所真正使用的是差分高斯尺度空间（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是由两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。
毕业设计（论文） 课题名称基于MATLAB的图像压缩感知 算法的实现 系：电气工程系 专业：电子信息工程 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日
优秀论文审核通过 未经允许切勿外传 摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像
Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ），线性量化（liner quantization ），对数量化，MAX 量化，锥形量化（tapered quantization ）等。 3. 采样、量化和图像细节的关系 上面的数字化过程，需要确定数值N 和灰度级的级数K 。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即: (2.1) (2.2) 一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为: *log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3) 例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N 和m 的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。 由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。N 和K 的值越大，图像越清晰。 2.2 数字图像处理概述 2.2.1 基本概念 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的
三个描述符的比较：SURF，FREAK和BRISK =================分割线================= 我认为从事对象识别，图像注册和使用关键点提取的其他领域的开发人员和研究人员可以发现这个帖子很有用。最近（从2.4.2），一个新的特征描述符算法被添加到OpenCV库中。据称FREAK描述符优于ORB和SURF描述符，但速度非常快（与ORB相当）。也有人在我的博客上的评论提到BRISK描述符，这是比SURF更新，更高效。那么，最后我找到一个时间来比较他们，并发表我的研究成果。 这篇文章与我过去的OpenCV比较报告非常相似。虽然这些报告是多年前发表的，但它们还是有些实际的。对于这个测试，我决定从头开始重写整个测试框架。源代码即将可用。但现在，让我解释我做了什么来找到最好的三种算法。将图像转换为描述符的主要目标是什么？从像素域移动到更紧凑的表示形式相同的数据。此外，我们希望我们的表示是旋转和比例不变的（例如，当源图像旋转或缩放时，表示保持不变或略微变化）。SURF，FREAK和BRISK描述符宣称它们是旋转和尺度不变的。 ========================分割线============================== 就像在OpenCV比较报告中一样，测试应用程序与测试模式图像一起工作。我们有四个基本的转换：旋转，缩放，模糊和亮度调整。这里是如何旋转转换类看起来像：
class ImageRotationTransformation : public ImageTransformation ImageRotationTransformation(float startAngleInDeg, float endAngleInDeg, float step, cv::Point2f rotationCenterInUnitSpace) : ImageTransformation("Rotation") , m_startAngleInDeg(startAngleInDeg) , m_endAngleInDeg(endAngleInDeg) , m_step(step) , m_rotationCenterInUnitSpace(rotationCenterInUnitSpace) -- Fill the arguments for (float arg = startAngleInDeg; arg = endAngleInDeg; arg += step) m_args.push_back(arg); virtual std::vector getX() const return m_args; virtual void transform(float t, const cv::Mat source, cv::Mat result) const cv::Point2f center(source.cols * m_rotationCenterInUnitSpace.x, source.cols * m_rotationCenterInUnitSpace.y);
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日