基于SURF和灰度投影的快速圖像匹配算法研究.pdf

1、數(shù)字圖像匹配技術(shù)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中一項十分關(guān)鍵的技術(shù)。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用的日益廣泛和電子計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展,數(shù)字圖像匹配的技術(shù)在人們的日常社會生活中和工業(yè)流水線生產(chǎn)等方面的應(yīng)用越來越普遍?，F(xiàn)階段圖像匹配算法是雖然很多,但是沒有一種算法能夠滿足所有的匹配情況,匹配速度快,魯棒性好一直是研究匹配算法所追求的目標(biāo)。因此,研究算法的改進和新算法的探求具有非常重要的意義。
　　本文首先介紹了圖像匹配技術(shù)的研究歷史以及目前的發(fā)展情況

2、,簡述了數(shù)字圖像匹配技術(shù)的定義、特點和應(yīng)用領(lǐng)域。然后對現(xiàn)有的經(jīng)典匹配方法進行了介紹和對比,分析了基于灰度匹配方法和基于特征匹配方法的優(yōu)勢和存在的問題。本文主要對基于特征的匹配方法,研究了基于加速魯棒特性的特征點匹配方法,加速魯棒特性提取特征點方法具有對圖像縮放、形變、旋轉(zhuǎn)、遮擋、噪聲等方面有的適應(yīng)性非常好。但是SURF算法在實際圖像匹配應(yīng)用中發(fā)生較大概率的誤匹配,針對這一現(xiàn)象,提出一種提高匹配概率的算法,首先用最近鄰的方法進行粗匹配,然

3、后再利用曲線擬合剔除錯誤的匹配點對,最后利用匹配點對的坐標(biāo)位置關(guān)系找出元件的位置,用改進的七個不變矩的方法進行產(chǎn)品檢測。實驗證明了此方法的有效性和可行性,提高了特征點匹配的精度,實現(xiàn)了電路板元件的精確定位和檢測。本文研究基于特征匹配算法同時對基于灰度的匹配方法研究了灰度投影匹配算法,該方法與序貫相似性檢測和圖像金字塔方法相結(jié)合,充分利用這三種算法的優(yōu)勢,提出了一種快速圖像匹配算法,算法可以在保證圖像匹配的準(zhǔn)確度,同時算法大大的提高了匹配