圖像匹配有那些方法圖像匹配算法的詳細(xì)資料分析

　　圖像匹配（Image Matching是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域中一項(xiàng)非常重要的工作。本文針對(duì)圖像匹配方法進(jìn)行了深入細(xì)致的研究。

　　主要研究了兩類(lèi)圖像匹配算法：直接基于圖像灰度信息的算法和基于圖像特征的匹配算法。對(duì)傳統(tǒng)的具有代表性的算法進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)，歸納出一種圖像匹配的改進(jìn)策略。

　　在此基礎(chǔ)上，將頻域匹配算法和圖像特征提取方法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，提出了一種基于圖像幾何特征和變換域相關(guān)相結(jié)合的圖像匹配算法。實(shí)驗(yàn)證明了該方法在圖像間存在平移和旋轉(zhuǎn)時(shí)都有良好的匹配效果。

　　針對(duì)危險(xiǎn)物品檢測(cè)系統(tǒng)中圖像匹配技術(shù)的應(yīng)用需求，本文提出了一種可見(jiàn)光圖像和亳米波圖像之間的匹配方法，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法在一定適應(yīng)范圍內(nèi)的有效性，從而對(duì)危險(xiǎn)目標(biāo)的快速鎖定提供了保障，擴(kuò)展了圖像匹配技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。

　　在另外一些場(chǎng)合下，需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行空間上的定位。多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)合下，給出了一個(gè)樣本圖像（Model），它包含著一個(gè)特定的目標(biāo)對(duì)象，如一個(gè)實(shí)際物體，一個(gè)符號(hào)或字符等等，需要從另一幅包含目標(biāo)的實(shí)際背景圖像中尋找這個(gè)目標(biāo)對(duì)象的位置，進(jìn)行定位，也就是判斷這幅背景圖像或它的一部分是不是我們所要尋找的目標(biāo)，這時(shí)就需要用到圖像匹配技術(shù)。據(jù)Automated Imaging Association MachineVision（自動(dòng)化圖像協(xié)會(huì)）1998年統(tǒng)計(jì)，40%以上的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用需要圖像匹配的技術(shù)支持。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，圖像匹配技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代信息處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)極為重要的技術(shù)，在許多領(lǐng)域內(nèi)有著廣泛而實(shí)際的應(yīng)用。因此，做好對(duì)圖像匹配技術(shù)的深入研究，對(duì)推動(dòng)現(xiàn)代信息處理領(lǐng)域的發(fā)展，是密切聯(lián)系的。

　　在另外一些場(chǎng)合下，需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行空間上的定位。多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)合下，給出了一個(gè)樣本圖像（Model），它包含著一個(gè)特定的目標(biāo)對(duì)象，如一個(gè)實(shí)際物體，一個(gè)符號(hào)或字符等等，需要從另一幅包含目標(biāo)的實(shí)際背景圖像中尋找這個(gè)目標(biāo)對(duì)象的位置，進(jìn)行定位，也就是判斷這幅背景圖像或它的一部分是不是我們所要尋找的目標(biāo)，這時(shí)就需要用到圖像匹配技術(shù)。據(jù)Automated Imaging Association MachineVision（自動(dòng)化圖像協(xié)會(huì)）1998年統(tǒng)計(jì)，40%以上的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用需要圖像匹配的技術(shù)支持。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，圖像匹配技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代信息處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)極為重要的技術(shù)，在許多領(lǐng)域內(nèi)有著廣泛而實(shí)際的應(yīng)用。因此，做好對(duì)圖像匹配技術(shù)的深入研究，對(duì)推動(dòng)現(xiàn)代信息處理領(lǐng)域的發(fā)展，是密切聯(lián)系的。