两种基于灰度的快速图像匹配算法

摘要

图像匹配技术是图像信息处理领域中一项重要的技术，在诸多领域，如遥感技术，计算机视觉，医学图像处理，工业领域等有着广泛而且重要的应用。图像匹配技术是其它一些图像分析技术如图像分割等的基础．目前，大量待处理的图像信息需要用实时性很强的图像匹配算法去处理．然而，传统图像匹配算法的实时性有一定的限制．因此，如何提高图像匹配方法的实时性是一个很意义的研究课题． 本文主要研究基于灰度的图像匹配算法，首先对目前应用较多的几种典型图像匹配算法进行了分析论述，对常用的几种度量公式进行了比较，并进行了算法的实现；其次，在此基础上提出了一种基于投影特征的快速图像匹配方法，借助递推方法减少了匹配过程的计算量，使匹配过程的实时性得到提高．最后，结合像素采样的方法，在保证匹配精度的前提条件下，进一步缩短了匹配时间． 对于基于投影特征的快速匹配算法，结合多分辨率分析的思想，本文提出了一种基于小波变换的多分辨率快速匹配算法．在小波变换的最底层以及中间各层，借助本文提出的基于投影特征的快速算法对小波变换后的图像进行匹配；在搜索策略的选取上，算法采用多分辨率搜索策略，根据图像几何变换后像素的对应关系，确定每层的搜索范围；在最上层，算法使用序贯相似性检测算法进行匹配，既保证了匹配精度，又缩短了匹配时间．实验证明，该算法的实时性很强． 最后，就本文所做的主要工作进行了总结并进行了展望．

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1引言

1.2图像匹配的发展和现状

1.3匹配过程中需要注意的问题

1.4本文的研究内容与安排

第二章图像匹配传统算法综述及其实现

2.1模板匹配

2.2序贯相似性检测算法(SSDA)

2.3基于投影特征的图像匹配方法

2.4多分辨率匹配方法

2.5几种相关性度量公式的比较

2.6几种匹配算法实验分析

2.7小结

第三章基于投影特征的快速图像匹配算法

3.1图像的一维灰度投影

3.2一维递推算法

3.3实验结果与分析

3.4基于像素抽样的快速匹配算法

3.5小结

第四章基于小波变换的快速图像匹配算法

4.1小波变换基础理论

4.1.1连续小波变换

4.1.2离散小波变换

4.1.3几种常见的小波基函数

4.1.4二进小波变换

4.1.5小波变换的多分辨率分析

4.1.6 Mallat算法

4.1.7图像小波变换的频带分布

4.2基于小波变换的多分辨匹配算法思路

4.3图像匹配过程需要注意的问题

4.3.1小波基的选取

4.3.2各层相似性度量的选取

4.3.3几何变换后的像素坐标对应

4.3.4最上层相似性度量的选取

4.4算法描述与实现

4.4.1算法描述

4.4.2算法实现

4.5小结

第五章总结

5.1本文所做的工作

5.2展望

参考文献

附录投影递推算法源程序

攻读学位期间公开发表论文

致 谢

研究生履历