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基于尺度不變特征的圖像匹配研究
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專業(yè))
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自動(dòng)化 |
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關(guān)鍵詞
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SIFT特征向量|圖像匹配 |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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50 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word+ppt |
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文件大小
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8127K |
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發(fā)布時(shí)間
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2014-06-23 09:27:00 |
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1 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
畢業(yè)設(shè)計(jì) 基于尺度不變特征的圖像匹配研究，說(shuō)明書共51頁(yè)，22431字，附外文翻譯、答辯文稿等。
摘 要
視覺(jué)不變量理論是十九世紀(jì)八十年代末將不變量理論引入到計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域中形成的一個(gè)研究方向。視覺(jué)不變量是指那些對(duì)于尺度變化、物體移動(dòng)、旋轉(zhuǎn)、放射、透視變化仍保持不變的特征。本文研究的SIFT算法正是一種基于局部不變量的特征提取算法。
SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法由 D.G.Lowe于1999年提出，并于2004年做了完善和總結(jié)。SIFT特征點(diǎn)對(duì)于圖像的尺度和旋轉(zhuǎn)保持不變性，對(duì)于光照和3D視角的變化也能保持一定的穩(wěn)定性，而且由于在立體和頻域空間被很好的局部化，故而降低了噪聲干擾的可能性。
本文討論了一種SIFT算子的簡(jiǎn)化方法，簡(jiǎn)化后的算子與原算子相比大大降低了特征點(diǎn)描述子的維度。同時(shí)，簡(jiǎn)化的SIFT算子具有很好的不變性，在3D視角變化、光照變化也有很好的穩(wěn)定性，并且與SIFT算法相比時(shí)間復(fù)雜度大大降低，更適用于海量的數(shù)據(jù)搜索和匹配。
本文主要內(nèi)容如下：
（1）為計(jì)算機(jī)視覺(jué)及視覺(jué)特征不變量理論做了概述的變換矩陣和圖像特征的分類方法，給出了特征提取標(biāo)準(zhǔn)，并在最后簡(jiǎn)要概括了本文的主要研究?jī)?nèi)容和組織
（2）介紹了SIFT算子，介紹多尺度空間及高斯差分的方法，描述了SIFT算子極值提取、去除不穩(wěn)定點(diǎn)、生成特征點(diǎn)描述子的過(guò)程，這種算子對(duì)尺度變換、旋轉(zhuǎn)、仿射變化保持不變，對(duì)光照也具有一定的不變性。
（3）對(duì)SIFT算子進(jìn)行改進(jìn)，采用同心圓窗口替代之前的矩形SIFT特征向量進(jìn)行降維簡(jiǎn)化。
關(guān)鍵詞：SIFT特征向量，圖像匹配，視覺(jué)不變量
目 錄
摘 要 I
目 錄 I
第一章 緒 論 1
1.1計(jì)算機(jī)視覺(jué) 1
1.2視覺(jué)不變量理論 2
1.3圖像變化類型 5
1.3.1剛體變換 7
1.3.2仿射變換 8
1.3.3射影變換 8
1.3.4非線性變換 9
1.4特征提取算法的衡量標(biāo)準(zhǔn) 9
1.5本文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu) 10
第二章 SIFT原理與應(yīng)用 11
2.1 SIFT基本思想 11
2.2 SIFT特點(diǎn) 11
2.3 SIFT特征計(jì)算步驟 11
2.4 SIFT原理 12
2.4.1尺度空間理論及其構(gòu)造 12
2.4.2 空間極值點(diǎn)檢測(cè) 15
2.4.3 特征點(diǎn)方向 17
2.4.4 SIFT局部圖像描述子 18
2.5 對(duì)圖像進(jìn)行SIFT特征提取 20
第三章 SIFT算法的改進(jìn)方案 23
3.1 SIFT簡(jiǎn)化算法 23
3.2 RANSAC算法 25
3.2.1 RANSAC算法介紹 25
3.2.2 RANSAC算法計(jì)算單應(yīng)性矩陣 27
第四章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 29
4.1特征的匹配 29
4.2性能指標(biāo)和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 29
4.3維度的選擇 30
4.4簡(jiǎn)化算法不變性測(cè)試 33
4.4.1改進(jìn)算法在旋轉(zhuǎn)和尺度變化下的匹配效果 33
4.4.2改進(jìn)算法在視角變化下的匹配效果 34
4.4.3改進(jìn)算法在光照變化下的匹配效果 35
4.4.4改進(jìn)算法的時(shí)間復(fù)雜度 36
參考文獻(xiàn) 39
致 謝 43
畢業(yè)設(shè)計(jì)小結(jié) 44
相關(guān)說(shuō)明：
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