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如何进行高效的图像匹配和图像配准图像匹配和图像配准是计算机视觉领域中常见的任务，其目的是通过计算机算法将两幅或多幅图像进行比较，从而找出它们之间的相似性或者进行图像的对齐。
本文将介绍一些高效的图像匹配和图像配准的方法。
一、图像匹配图像匹配即是将一幅图像中的特征在另一幅图像中找到对应物体或者区域。
下面是一些常见的图像匹配方法：1.特征点匹配特征点匹配是最常见的图像匹配方法之一，它通过在图像中提取特征点，并计算特征点的描述子，然后使用某种度量来比较两幅图像的特征点，找出最相似的特征点对。
常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。
2.直方图匹配直方图匹配是一种基于图像全局颜色或纹理分布的匹配方法，它将图像的直方图进行比较，通过计算直方图之间的相似性度量来进行匹配。
直方图匹配适用于颜色和纹理信息较为明显的图像匹配任务。
3.模板匹配模板匹配是一种基于像素点灰度值的匹配方法，它通过将一个预定义的模板图像滑动或者扫描到待匹配图像上，计算模板和图像之间的相似性度量，从而找到最佳匹配位置。
模板匹配适用于物体检测和目标跟踪等应用场景。
4.特征描述子匹配特征描述子匹配是一种将图像中的局部特征点的描述子进行比较的匹配方法，它通过计算特征点描述子之间的相似性度量找到最佳匹配。
常用的特征描述子匹配算法包括基于二值描述子的BRISK和ORB，基于二进制描述子的BRIEF和FREAK，以及基于浮点数描述子的SIFT、SURF和AKAZE等。
二、图像配准图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐，使得它们在空间上或者几何上具有一致性。
下面是一些常用的图像配准方法：1.特征点配准特征点配准是将两幅图像中的特征点进行对应的一种配准方法，它通过计算特征点的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像的特征点对应一致。
常用的特征点配准方法包括RANSAC、LMS和Hough变换等。
2.像素级配准像素级配准是将两幅图像的像素进行一一对应的配准方法，它通过计算图像间的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像在几何上对应一致。
一、实验目的1. 理解模板匹配的基本原理和方法。
2. 掌握使用模板匹配进行图像处理的基本步骤。
3. 通过实验验证模板匹配在不同场景下的应用效果。
二、实验原理模板匹配是一种图像处理技术，通过对目标图像和模板图像进行相似度比较，找出目标图像中与模板图像相似的子图像。
模板匹配的基本原理是计算目标图像与模板图像的相似度，通常使用以下两种方法：1. 梯度法：计算目标图像和模板图像的灰度梯度，通过比较梯度方向和大小来评估相似度。
2. 累加和法：计算目标图像和模板图像的灰度值累加和，通过比较累加和的相似度来评估相似度。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 图像处理库：OpenCV四、实验步骤1. 导入实验所需的库```pythonimport cv2import numpy as np```2. 读取目标图像和模板图像```pythontarget_image = cv2.imread('target.jpg')template_image = cv2.imread('template.jpg')```3. 将图像转换为灰度图像```pythontarget_gray = cv2.cvtColor(target_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)template_gray = cv2.cvtColor(template_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)```4. 进行模板匹配```pythonresult = cv2.matchTemplate(target_gray, template_gray,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)```5. 设置阈值，找出相似度大于阈值的区域```pythonthreshold = 0.8loc = np.where(result >= threshold)```6. 在目标图像上标记匹配区域```pythonfor pt in zip(loc[::-1]): # Switch columns and rowscv2.rectangle(target_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)```7. 显示结果```pythoncv2.imshow('Matched Image', target_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```五、实验结果与分析1. 实验结果通过实验，我们得到了目标图像中与模板图像相似的子图像。
图像匹配的算法种类和原理
图像匹配是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，用于判断两个或多个图像之间的相似性或是否存在某种关联。
以下是几种常见的图像匹配算法和其原理：
1. 直方图匹配：该算法基于图像的颜色分布，通过比较两个图像的直方图来评估它们的相似性。
直方图是一种将图像像素值与其频率关联起来的统计工具。
2. 特征点匹配：该算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，然后比较两个图像中的特征点之间的距离或相似性来确定它们之间的匹配关系。
常见的特征点匹配算法包括SIFT、SURF 和ORB。
3. 模板匹配：该算法使用一个预先定义好的模板图像，将其与输入图像进行比较，找出最佳匹配的位置。
模板匹配算法通常使用相关性或差异性度量来评估匹配程度。
4. 形状匹配：该算法旨在比较图像中的形状特征，例如提取图像边界上的轮廓，并计算它们之间的相似性。
形状匹配通常与图像分割和轮廓提取技术结合使用。
5. 神经网络匹配：近年来，深度学习和卷积神经网络（CNN）等技术的发展为图像匹配带来了新的突破。
使用深度神经网络，可以学习到更高级别的特征表示，并通过训练模型来实现图像匹配任务。
这些算法各有优缺点，并且在不同应用场景下具有不同的适用性。
在实际应用中，经常需要结合多种算法来实现更准确的图像匹配结果。
图像特征检测与匹配方法研究综述图像特征检测与匹配是计算机视觉领域的重要研究方向，它在许多实际应用中发挥着关键作用，如图像检索、目标识别和三维重建等。
本文对图像特征检测与匹配方法进行综述，主要包括特征检测算法、特征描述算法和特征匹配算法三个方面。
一、特征检测算法特征检测算法旨在寻找图像中的稳定不变性特征点，以便用于后续的特征描述和匹配。
常用的特征检测算法包括Harris角点检测算法、SIFT 算法和SURF算法等。
1. Harris角点检测算法：该算法通过计算图像的局部灰度变化，寻找具有最大角度变化的像素。
它能够有效检测出图像中的角点，但对于尺度变化和旋转不变性较差。
2.SIFT算法：SIFT算法通过构建高斯金字塔和尺度空间极值检测，寻找出图像中的尺度不变的关键点。
同时，通过计算局部图像的梯度方向直方图，生成特征向量描述子，实现图像的匹配。
3. SURF算法：SURF算法是SIFT算法的改进版本，采用了一种快速的积分图像技术，大大提高了计算效率。
SURF算法在计算图像的尺度空间极值点时，使用了一种基于Hessian矩阵的指标，检测出更加稳定的特征点。
二、特征描述算法特征描述算法利用特征点周围的图像信息，生成唯一且具有区分度的特征向量。
常用的特征描述算法有SIFT描述子、SURF描述子和ORB描述子等。
1.SIFT描述子：SIFT描述子通过计算特征点周围的梯度信息，生成128维的特征向量。
它具有较强的区分度和旋转不变性，在图像匹配任务中表现较好。
2. SURF描述子：SURF描述子是一种基于Haar小波特征的描述子，使用了一种积分图像计算方法，降低了计算复杂度。
SURF描述子的维度为64维，具有良好的尺度不变性和旋转不变性。
3.ORB描述子：ORB描述子是一种快速的二值描述子，基于FAST角点检测算法和BRIEF描述子。
它既具有较快的计算速度，又能够保持较好的特征区分度，适用于实时图像处理任务。
三、特征匹配算法特征匹配算法的目标是在不同图像中找到相互匹配的特征点对。
影像匹配的方法与参数选择技巧在现代科技的推动下，人们能够轻松地获取到大量的影像数据。
然而，如何高效地利用这些数据，并从中提取出有效的信息，一直是一个挑战。
影像匹配作为一种关键的技术，被广泛应用于地理信息系统、计算机视觉、机器人导航等领域。
本文将介绍影像匹配的基本原理和常用方法，并探讨参数选择的技巧。
一、影像匹配的基本原理影像匹配是指将两幅或多幅影像中的对应点或相似特征进行匹配的过程。
其基本原理是通过计算图像中像素或特征之间的相似度，来确定匹配关系。
常见的影像匹配方法包括基于灰度值的匹配、基于特征点的匹配和基于深度学习的匹配等。
首先，基于灰度值的匹配是一种较为简单直接的方法。
其原理是通过比较同一位置处像素的灰度值，并计算相似度。
然而，由于光照变化、噪声等因素的存在，该方法的鲁棒性较差，精度相对较低。
其次，基于特征点的匹配是一种常用且较为有效的方法。
在该方法中，首先通过特征提取算法（如SIFT、SURF等）从影像中提取出关键点和其特征描述子，然后通过比较特征描述子的相似度来进行匹配。
这种方法不受光照和噪声的影响，具有较高的鲁棒性和准确度。
最后，基于深度学习的匹配是近年来兴起的一种方法。
通过训练神经网络模型，将影像转化为特征向量，并通过计算特征向量之间的相似度来进行匹配。
这种方法具有较高的准确度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
二、常用的影像匹配方法除了上述提到的基于灰度值、特征点和深度学习的匹配方法，还有一些其他常用的方法，例如基于几何模型的匹配和基于光流的匹配。
基于几何模型的匹配是通过建立影像之间的几何关系来进行匹配。
常见的几何模型包括仿射变换、透视变换等。
该方法能够在一定程度上解决遮挡、亮度变化等问题，但对几何约束条件较为敏感，精度受限。
基于光流的匹配是通过分析连续帧之间的像素运动来进行匹配。
这种方法基于光流法的基本假设，即相邻像素之间的灰度变化是由相机运动引起的，从而通过计算像素之间的位移来进行匹配。
ENVI遥感图像配准一、实验目的：1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理，包括打开图像，保存图像。
2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。
3、深刻理解和巩固基本理论知识，掌握基本技能和动手操作能力，提高综合分析问题的能力。
二、实验原理（1）最邻近法最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。
该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值，简单，处理速度快。
缺点就是会产生半个像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。
适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。
双线性内插方法是使用临近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。
该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起一些问题。
示意图：由梯形计算公式：故同理最终得：三次卷积内插法是一种精度较高的方法，通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。
使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，方法与双线性内插相似，先在 Y 方向内插四次（或 X 方向），再在 X 方向（或 Y 方向）内插四次，最终得到该像元的栅格值。
该方法会加强栅格的细节表现，但是算法复杂，计算量大，同样会改变原来的栅格值，且有可能会超出输入栅格的值域范围。
适用于航片和遥感影像的重采样。
作为对双线性内插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域内像素的灰度值作三次插值。
其三次多项式表示为：我们可以设需要计算点的灰度值f（x,y）为：其中：计算后可得出：（4）算法比较示意图：三、实验内容：1、熟练使用ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理，包括打开图像，保存图像。
2、初步了解学会图像处理的基本流程。
3、手动选择控制点，对所给的两幅图像bldr_tm.img和bldr_sp.img进行精确配准。
SIFT方法在医学图像配准中的应用研究中期报告一、研究背景医学图像配准是将不同的医学图像（如MRI、CT、PET等）进行对齐，以实现不同图像之间的对比和分析。
医学图像配准技术在疾病诊断、治疗计划、手术导航等方面有重要应用，因此是医学图像处理领域的一个重要研究方向。
SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是一种比较常用的特征点提取和匹配算法，其具有对旋转、尺度缩放等变换具有不变性的特点，因此在医学图像配准中得到了广泛应用。
本研究旨在探究SIFT算法在医学图像配准中的应用效果以及优化方法。
二、研究内容1. SIFT算法原理SIFT算法是一种用于特征点提取和匹配的算法。
其基本思想是通过寻找局部空间尺度的极值点，并通过尺度不变量检测对其进行描述，从而获取到具有稳定特征的关键点。
SIFT算法包括四个步骤：尺度空间极值检测、关键点的选取、定位关键点的精确位置和方向以及关键点描述。
2. SIFT算法在医学图像配准中的应用将SIFT算法应用于医学图像配准中，通常需要选取一幅图像作为参考图像，将其他图像映射到参考图像上。
具体步骤包括：(1) 对图像进行预处理，如消除噪声、归一化等。
(2) 提取图像的特征点，并计算它们的描述符。
(3) 对所有图像的特征点进行匹配，并根据匹配结果计算出变换矩阵。
(4) 使用变换矩阵将非参考图像映射到参考图像上。
3. 研究进展及存在问题目前，在医学图像配准中，SIFT算法已被广泛应用。
但是，仍然存在一些问题，例如：(1) 鲁棒性不足。
当医学图像存在大量的旋转、平移、缩放和畸变等变化时，SIFT算法的匹配效果会变差。
(2) 计算复杂度较高。
SIFT算法需要计算特征点的描述符，而描述符的计算量较大，会影响算法的运行速度。
(3) 存在误匹配的问题。
在医学图像配准中，由于图像之间存在类似的结构和形状，某些特征点会被误匹配。
三、下一步工作计划基于以上研究进展和问题，下一步的工作计划如下：(1) 针对SIFT算法的鲁棒性问题，我们将探究如何通过改进算法或者使用其他特征点提取和匹配算法来提高配准效果。
使用计算机视觉技术实现图像匹配和配准的方法和技巧计算机视觉技术在图像匹配和配准方面起着重要的作用。
图像匹配和配准是指通过计算机对两幅或多幅图像进行比较和对齐的过程，目的是找到它们之间的相似性和重叠区域。
在计算机视觉领域中，图像匹配和配准的方法和技巧正在不断发展和改进，为各种应用提供了强大的工具。
一、图像匹配的方法和技巧1. 特征提取：图像匹配的第一步是对图像中的特征进行提取。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
通过提取关键点和描述子，可以用于后续的匹配和配准过程。
2. 特征匹配：在特征提取的基础上，需要对两幅图像中的特征进行匹配。
常见的特征匹配方法包括最近邻匹配、最近邻搜索、RANSAC等。
最近邻匹配将待匹配特征点与目标图像中最相似的特征进行匹配。
3. 特征描述：对匹配到的特征进行描述是图像匹配中的关键步骤。
常用的特征描述算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
这些算法可以提取图像中的局部特征，并将其转化为能够容易匹配的向量表示。
4. 特征筛选：通过匹配得到的特征点可能存在误匹配和几何变化等问题。
因此，需要对匹配结果进行筛选和校正。
常用的方法包括基于几何变换模型的筛选和基于一致性检验的筛选。
5. 特征配准：匹配到的特征点可以用于图像配准，即将两幅图像进行对齐。
常用的配准方法有基于特征点的配准、基于区域的配准和基于自动的配准等。
配准过程的目标是通过对图像进行变换，使得它们在几何和视觉上尽可能地对齐。
二、图像配准的方法和技巧1. 基于特征点的配准：特征点在图像中具有明显的区分度和稳定性。
通过提取两幅图像中的特征点，并进行匹配和筛选，可以得到图像的相似变换模型，并实现图像的配准。
2. 基于区域的配准：图像的全局特征可以通过提取图像中的区域来实现。
通过提取两幅图像中的区域，并对这些区域进行匹配和筛选，可以得到图像的相似变换模型，并实现图像的配准。
计算机视觉中的图像匹配技术在当今快速发展的数字化时代，计算机视觉技术的应用越来越广泛。
其中，图像匹配技术作为计算机视觉领域的核心技术之一，具有重要的研究和应用价值。
本文将介绍图像匹配的概念、方法和应用，以及其在计算机视觉领域中的重要性。
一、图像匹配的概念和意义图像匹配是指通过计算机程序，在两幅或多幅图像中找到相似或相同的目标的过程。
在实际应用中，图像匹配技术可以用于目标识别、图像检索、三维重建等方面。
图像匹配的意义在于帮助计算机理解和处理复杂的视觉信息。
通过图像匹配技术，计算机可以实现自动的目标识别和定位，从而为人们提供更加便捷和智能的应用和服务。
二、图像匹配的方法1. 特征提取：图像匹配的第一步是提取图像中的特征。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
通过提取图像的特征，可以将图像转化为计算机可识别的数字特征，为后续的图像匹配提供基础。
2. 特征描述：特征提取后，需要对提取到的特征进行描述。
常用的特征描述方法包括尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）和方向梯度直方图（HOG）等。
这些方法可以将提取到的特征转化为具有一定描述性的向量表示。
3. 相似度计算：在图像匹配中，需要计算图像之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括欧氏距离、汉明距离和余弦相似度等。
这些方法可以度量不同图像之间的相似程度，并为后续的目标匹配提供依据。
4. 匹配策略：根据相似度计算的结果，需要选取合适的匹配策略进行目标匹配。
常用的匹配策略包括最近邻匹配、几何一致性匹配和基于模型的匹配等。
这些策略可以通过对特征点的匹配关系进行分析和推理，找到最符合要求的目标匹配结果。
三、图像匹配的应用领域1. 目标识别与跟踪：图像匹配技术可以用于目标识别与跟踪。
通过对目标图片和实时图像进行匹配，可以实现自动目标识别和跟踪，为安防监控、智能交通等领域提供重要的技术支持。
2. 图像检索：图像匹配技术可以用于图像检索。
通过对用户提供的查询图像与数据库中的图像进行匹配，可以快速找到相似的图像。
图像匹配图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点.其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
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.1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。
利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点.灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。
最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法,其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。
利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大,因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。
现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法,FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。
2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述,然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。
基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。
特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系,通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。
特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。
常用的特征提取与匹配方法有:统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等.基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多,大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度；而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力.所以基于图象特征的匹配在实际中的应用越来越广泛。
关于各种图像匹配方法的报告图像匹配方法，大致可以分为三类：基于特征点、灰度分布和频域。
本文的主要工作就是研究这三类图像匹配方法，分析各种方法的优缺点，其中重点研究了基于特征的匹配方法。
注：为了控制篇幅，本报告只对相关算法进行了很简单的叙述，故附有两个文件夹，文件夹“报告相关文档”相对详细地叙述了各算法（节号相对应）。
如果还不够详细、清楚，可参照文件夹“References”。
1、基于特征点匹配方法1.1 SUSAN 特征点算法SUSAN算法的基本原理是通过以一个点为中心的局部区域内亮度值的分布情况来判断平滑区域、边缘及角点。
如图1所示，一个在图像上移动的圆形模板，模板的中心称为核心，它的位置有以下五种形式。
图像一定区域的每个像素的亮度值与核心点的亮度值相比较，把比较结果相似或相同的点组成的区域叫做USAN（单值分割相似核心）。
USAN区域含有图像在某个局部区域的结构信息，而大小反映了图像局部特征的强度。
SUSAN算子使用的是圆形模板来进行角点探测，一般使用模板的半径为3-4个像元，模板在图像上滑动，在每一个位置求亮度相似比较函数，并计算合计值，就得到了USAN区域的面积，而后再跟一个给定阈值进行比较。
计算重心求出核到重心的距离，对应正确角点，若重心距离核较远，就能以距离消除虚假角点的影响。
最后使用非最大抑制（No Max Suppression）方法，这样就可以找出角点。
1.2 A New SUSAN Based Image Sharpness Function对于Susan的改进，Yu Song等人提出了一种自适应阈值的检测算法，解决了SUSAN算子对灰度细节丰富的图像检测效果不佳的问题。
下面是原SUSAN算法中使用的相似度函数：而这种新的SUSAN算法的与原SUAN算法的区别就在于它使用了不依赖于固定阈值的相似度函数。
Yu Song等人的文章中提出了7种相似度函数，如下：之后对它们进行了实验，结果如下：根据结果，由于最后一个函数的表现最好，故选择它。
1.3 SIFT 特征点算法SIFT特征点匹配算法是David G Lowe在1999年提出的，并于2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上，提出的一种基于尺度空间的特征匹配算法。
SIFT特征匹配算法分五个步骤来实现：1、尺度空间极值检测。
在尺度空间通过高斯函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2、精确关键点定位。
在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。
3、关键点主方向分配。
基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。
4、关键点描述子的生成。
在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。
最终用一个特征向量来表达。
5、通过比较描述子之间的欧氏距离，进行进行匹配。
匹配的方法是：在获得第一幅图像的特征向量后，将采样点的欧式距离作为相似性度量。
取帧图像中某个关键点，找出其与图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离与次近的比值小于某个阈值，则接收这一对匹配点。
降低比例阈值，SIFT 匹配点数目会减少，但匹配更稳定可靠。
1.4 ASIFT 算法ASIFT 算法是一种对SIFT 算法的改进，它克服了拍摄倾角过大造成的仿射变换的影响，确保了特征稳定性，提高了鲁棒性。
由于相机正面拍摄物体时，相机的光轴方向可能发生变化，带来扭曲，所以第一步是对每张图片进行变换，模拟所有可能的仿射扭曲。
这些扭曲由两个参量决定：水平角度φ和垂直角度θ。
对数字图像来说，倾斜图像由具有方向性的 t 倍二次采样(t-subsampling)得到。
它要求之前在 X 轴上有一次反锯齿处理(antialiasing filter)，最大限度的减少图像失真。
该滤波由标准差为c 12 t 的高斯卷积完成。
在文献中 Lowe 建议该值取c = 0.8。
文献中证明了该取值图像失真度较小。
对图像进行旋转变换和倾斜变换可以模拟有限的一些不同水平角度，垂直角度拍摄图像。
对这些参数进行采样能保证模拟图像在不同的φ 和θ 引起的视角变换下保持近似。
所有模拟倾斜后的图像一般将通过 SIFT 算法进行匹配比较。
上图显示了 ASIFT 算法概貌：正方形 A,B 分别代表被比较的图像 u 和 v 。
ASIFT 算法模拟了所有相机视轴坐标方向变化引起的扭曲。
图中的平行四边形代表模拟扭曲后的图像，该图像将运用 SIFT 进行后续的匹配计算。
1.5 SURF 特征点算法2006年，Herbert Bay提出了SURF算法，其整体思路同SIFT类似，特征点检测理论也是基于尺度空间，但在整个过程中采用了与SIFT不同的方法。
首先，在尺度s 上定义Hessian矩阵，用该矩阵的行列式计算图像上特征点的位置和尺度信息。
其次，通过积分图像极大地简化了计算。
最后，为保证旋转不变性，确定特征点的主方向。
以特征点为中心，将坐标轴旋转到主方向，将其划分成4×4的子区域，在每个子区域形成四维分量的矢量，对每一特征点会形成4×（4×4）=64维的描述向量，再进行归一化，从而对光照具有一定的鲁棒性。
SURF在各方面的性能均接近或者超越了SIFT的性能，但是计算速度却是SIFT 的3倍左右。
2、基于图像灰度相关的匹配算法2.1 归一化互相关匹配算法归一化互相关匹配算法是一种经典的统计算法，通常写为（Normalized Correlation）算法。
这种算法通过计算模板和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度。
互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待匹配图像中的位置。
1982年，Rosenfeld提出的互相关法。
它像是一种相似性度量或者匹配程度的表征，而不是一种图像匹配的完整方法，但是把互相关的思想作为度量测度，在许多匹配算法里都会用到。
对于一幅图像 f (x, y) 和相对于图像较小尺度的模板T ，归一化二维交叉相关函数C(u,v)表示了模板在图像上每一个位移位置的相似程度：如果除了一个灰度比例因子外，图像和模板在位移(i, j)处正好匹配时，交叉相关函数就在C(i, j)出现峰值。
这时，交叉相关函数有否归一化是必须注意的，否则相似度的度量将会受到局部图像灰度影响。
2.2 ABS 算法ABS（Absolute Balance Search）算法的思想是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口间的像素灰度值的差别来表示二者的相关性。
假设待匹配图像为F(x,y)，而模板图像为G(x,y)，并且待匹配图像大小为M×N，模板图像大小为P×Q，则在待匹配图像中共有(M-P+1)×(N-Q+1)个可能的匹配点存在，每个可能的匹配点对应1 个P×Q 的搜索窗口。
因此匹配也可以是大小等于模板图像的搜索窗口在待匹配图像上按照某一顺序滑动，每滑动1 次就进行1 次模板图像和搜索窗口间的计算，以此来判断当前的搜索窗口是否匹配。
如果差别小于预定的阈值，则可认为匹配成功；否则，就认为匹配失败。
一般来说，计算ABS 值有3 种算法。
可根据不同的匹配场合来选择合适的算法计算：2.3 序贯相似度检测匹配算法SSDA1972年，Barnea等人根据传统相关方法提出了一种为之有效的算法SSDA，从而得到很好的效果。
这种算法在两方面有了显著的改进，一是简化计算，利用图像f和模板T之间的差值来表示变化。
与相关法相比处理效果差不多，同时显著的提高了运算速度。
二是改进使用了一种序列搜索的策略，由检测范围和模板大小定义了一系列窗函数和阈值，而每一个窗函数作用到图像中，当相似性超过阈值后，就进行次数累加，而后在次数最多的窗口里进行匹配，重复迭加细化直至得到所需要的结果。
3、基于变换域的图像匹配的方法基于变换域的图像匹配方法最主要就是傅里叶变换方法，还有基于Gabor 变换和基于小波变换的匹配。
这些匹配方法主要有以下一些优点：对噪声不敏感，检测结果不受光照变化影响，图像的平移、旋转、镜像和缩放等变换在变换域中都有相应的体现。
这里只介绍傅里叶变换方法。
3.1傅里叶变换方法该方法有成熟的快速算法并且易于硬件实现。
算法是考虑两幅图像 I 1(x ,y )和I 2( x , y )之间存在一个平移量(d x ,d y ) ，即：对其进行傅里叶变换，在频域上F 1 与 F 2 有下面的关系：上式说明两幅图像变换到频域中幅值相同，但有平移量有一个相位差，这就是说两幅图像的相位差由图像间的平移量直接决定。
根据平移定理，这一相位差等于两幅图像的互功率谱的相位谱：上式的右边部分为一个虚指数，对其进行傅里叶逆变换会得到一个冲击函数，其只有在峰值点也就是平移量(d x ,d y )处不为零，这个位置就是所需求的匹配位置。
4、上述算法的优缺点对比 算法名称优点 缺点SUSAN 特征点算法 具有很好的准确性和可靠性。
边缘交界处的连续性很好。
对于不同亮度区域之间微小变化也适用。
检需要人为地选取固定阈值t 。
在复杂图像或者图像中目标与背景的对比度变化测效果不受物体方向和噪声的限制。
比较大的情况下，此种一尘不变的做法就将直接影响到角点提取的效果；图像中的噪声或噪声块中的中心点易被误选为角点。
A New SUSAN Based Image Sharpness Function 具有自适应的阈值，与SUSAN相比具有更好的角点提取效果。
具有很好的准确性和可靠性。
边缘交界处的连续性很好。
对于不同亮度区域之间微小变化也适用。
检测效果不受物体方向和噪声的限制。
图像中的噪声或噪声块中的中心点易被误选为角点。
SIFT 特征点算法对于旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，而且对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
对特征点的个数和有效点的比例没有要求。
当特征点不是很多时，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。
而且可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
图像得满足足够多的纹理，否则构造出的128维向量区别性就不是太大，容易造成误匹配，极限情况如指纹图像的匹配，星图识别等这类图像特征点周围根本没有什么纹理，这时SIFT算法就完全失效了。
当过渡倾角超过2时，该方法会完全失效。
ASIFT算法具有SIFT算法的优点且可以避免拍摄倾角过大造成的仿射变换的影响，确保了特征稳定性，提高了鲁棒性。
时间复杂度较SIFT略微上升。
Surf除了具有SIFT算法稳定高效的特点外，还极Surf算法在求主方向阶段太过于依赖局部区域像素SURF 特征点算法大的降低了SIFT算法复杂度，其计算速度是SIFT的3倍左右，大大提高了特征检测和匹配的实时性。
的梯度方向，有可能使得找到的主方向不准确，后面的特征向量提取以及匹配都严重依赖于主方向，即使角度偏差不大也可能造成后面特征匹配的误差放大。
ABS 算法简单、实现方便。
