基于特征的图像匹配算法-毕业论文含源代码

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中所罗列的容以外，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）的基本要求和容

（1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计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, 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，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