基于分?jǐn)?shù)階微積分的圖像特征匹配的方法研究.pdf

1、數(shù)字圖像處理的主要目的是提高圖像質(zhì)量、提高圖像中的特征等以便人或者計(jì)算機(jī)的識(shí)別和分析。隨著人類的需求的不斷提高，圖像處理的應(yīng)用幾乎在所有的科學(xué)研究、工程技術(shù)和人類社會(huì)生活中都有所涉及，而且對(duì)其精確度要求也越來越高。而圖像特征提取是成功進(jìn)行圖像紋理描述、圖像匹配、圖像分割等圖像處理應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵步驟。
　　隨著分?jǐn)?shù)階微積分理論提出和發(fā)展，特別是發(fā)現(xiàn)在一些要求非常準(zhǔn)確的系統(tǒng)的描述時(shí)，分?jǐn)?shù)階微積分理論能夠非常有效的實(shí)現(xiàn)其要求,分?jǐn)?shù)階微積

2、分的運(yùn)用在越來越廣泛的領(lǐng)域漸漸發(fā)展起來。與整數(shù)階相比，分?jǐn)?shù)階微積分在信號(hào)處理中有較好的優(yōu)勢(shì)；分?jǐn)?shù)階微分運(yùn)算能對(duì)圖像進(jìn)行有效的增強(qiáng)的同時(shí)，還會(huì)很好的保留圖像的紋理細(xì)節(jié)，這是主要區(qū)別于整數(shù)階微分的主要特點(diǎn)。因此，把分?jǐn)?shù)階微積分引入到圖像處理中，是圖像處理領(lǐng)域研究和應(yīng)用的新的思路和方向。
　　本文運(yùn)用分?jǐn)?shù)階微積分在圖像特征提取和圖像增強(qiáng)領(lǐng)域中的理論成果，結(jié)合基于特征的匹配算法，主要是SIFT特征匹配的算法，對(duì)圖像特征匹配進(jìn)行研究與討論。

3、
　　SIFT圖像匹配算法主要是基于局部特征的匹配算法，所以特征點(diǎn)的穩(wěn)定性對(duì)圖像匹配的影響是至關(guān)重要的。因此，本論文把分?jǐn)?shù)階微積分引入到圖像匹配中，從微分和積分兩個(gè)方面分別對(duì)圖像特征匹配進(jìn)行研究，以提高圖像特征的質(zhì)量。在研究與分析SIFT(尺度不變特征變換)的基礎(chǔ)上，用分?jǐn)?shù)階微積分濾波和高斯濾波相結(jié)合的方法來改進(jìn)SIFT匹配算法，并且從大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果來看，與Lowe的經(jīng)典SIFT匹配效果相比，引入分?jǐn)?shù)階微積分的SIFT特征