雙目視覺中的圖像匹配算法研究.pdf

1、圖像匹配是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心問題之一,對(duì)后續(xù)的圖像分析和圖像理解有著非常重要的作用。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,隨著人們對(duì)人工智能的深入了解,基于雙攝像頭的視覺系統(tǒng)越來越成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。本文對(duì)雙目視覺中的圖像匹配算法進(jìn)行了研究。
　　首先,本文對(duì)國內(nèi)外關(guān)于圖像匹配技術(shù)的研究成果和現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。在此基礎(chǔ)上,從圖像匹配的定義、影響因素、流程等幾個(gè)方面系統(tǒng)地闡述了圖像匹配的基本理論,并對(duì)圖像匹配領(lǐng)域的現(xiàn)有算法進(jìn)行了分類,著重

2、介紹了基于特征的圖像匹配算法原理。
　　然后,本文詳細(xì)分析了目前常用的幾種特征提取算法和匹配搜索方法的原理,并設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)檢測了算法性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與 Haar角點(diǎn)檢測算法以及SIFT算法相比,SURF特征提取算法不僅檢測到的特征點(diǎn)對(duì)尺度、平移、旋轉(zhuǎn)、光照等具有不變性,而且方框?yàn)V波器和積分圖像的引入,大大減少了特征點(diǎn)檢測所需的時(shí)間;在基于最近鄰的匹配搜索方法中,與全局窮舉搜索方法相比,通過 KD-Tree概念的引入,加快了最近