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1、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目基于SIFT特征的圖像匹配姓名張建華學(xué)號(hào)0811111101所在學(xué)院理學(xué)院專業(yè)班級(jí)08信計(jì)指導(dǎo)教師吳穎丹日期2012年6月2日47基于SIFT特征的圖像匹配摘要當(dāng)今社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入信息時(shí)代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和數(shù)學(xué)的發(fā)展，圖像信息處理能力和水平也不斷提高，相應(yīng)的也得到更多關(guān)注、研究和更加廣泛的應(yīng)用。圖像匹配是處理和解決各種圖像信息的基礎(chǔ)，已經(jīng)成為虛擬現(xiàn)實(shí)和計(jì)算機(jī)可視化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。一直以來(lái)，研究人員對(duì)圖像匹配技術(shù)進(jìn)行了大量的研究，推出了許多匹配算法，其中特征匹配算法有著較高的精確度和穩(wěn)定性。SIFT（ScaleInvariantFe
2、atureTransform）特征匹配算法是Lowe提出來(lái)的用于圖像特征匹配的算法，是目前特征匹配領(lǐng)域的熱點(diǎn)，對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)，尺度縮放和亮度變換保持不變，對(duì)視角變換，仿射變換保持一定程度的穩(wěn)定。SIFT特征點(diǎn)是圖像的一種尺度不變局部特征點(diǎn)，具有獨(dú)特性好，信息量豐富，多量性，高速性，可擴(kuò)展性等特點(diǎn)。正是借助于這些特點(diǎn)，使得傳統(tǒng)圖像配準(zhǔn)中的許多諸如前面提到的共性問(wèn)題得到了很大程度的改善。該算法首先給出了尺度空間的生成方法，檢測(cè)出極值點(diǎn)；接下來(lái)給出了SIFT特征點(diǎn)的提取步驟和精確定位極值點(diǎn)的方法；然后基于特征點(diǎn)鄰域像素的梯度和方向生成了關(guān)鍵點(diǎn)的描述向量；最后根據(jù)特
3、征向量給出了匹配方法，提取了SIFT的特征點(diǎn)，并其應(yīng)用于圖像匹配。本文首先簡(jiǎn)要介紹了圖像匹配所需的基礎(chǔ)知識(shí)，然后詳細(xì)介紹了SIFT算法的具體流程。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)證明SIFT算法具有較強(qiáng)的匹配能力和魯棒性，是一種較好的圖像匹配算法。關(guān)鍵字：SIFT;圖像匹配;尺度空間;極值點(diǎn);特征向量47基于SIFT特征的圖像匹配AbstractToday，societyhasenteredtheinformationage,withthedevelopmentofcomputertechnology,communicationstechnologyandmathemati
4、cs,theimageinformationprocessingcapabilitiesandthelevelisalsorising,andalsogetmoreattention,researchandmorewidelyused.Theimagematchinghandleandsolveallkindsofimageinformation,hasbecometheresearchfocusofthevirtualrealityandcomputervisualization.Researchershasbeenalotofresearchforim
5、agematchingtechniques,theintroductionofanumberofmatchingalgorithm,whichfeaturematchingalgorithmhashigheraccuracyandstability.SIFT（ScaleInvariantFeatureTransform）featurematchingalgorithm,proposedbyLowe,isahotfieldoffeature-matchingatpresent,whichremainsthesametoimagerotation,scalez
6、oomandbrightnesstransformations,andalsomaintainsacertaindegreeofstabilityontheperspectivetransformationandaffinetransformation.SIFTfeaturepointsarescale-invariantlocalpointsofanimage,withthecharacteristicsofgooduniqueness,informative,largeamounts,highspeed,scalability,andsoon.Inth
7、isalgorithm,atfirstmethodforgeneratingimagescalespaceispresented;atsecondstepsforextractingsiftkeypointsandaccuratepositioningareprovided;thenvectorsfordescribingkeypointsbasedonthegradientmagnitudeandorientationofpixelsneighboringtothekeypointsaregenerated;atlastaccordingtothevec
8、torsmatchingalgorithmisdescribed.
