圖像匹配有那些方法圖像匹配算法的詳細資料分析

　　圖像匹配（Image Matching是計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域中一項非常重要的工作。本文針對圖像匹配方法進行了深入細致的研究。

　　主要研究了兩類圖像匹配算法：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。對傳統(tǒng)的具有代表性的算法進行了分析評價，歸納出一種圖像匹配的改進策略。

　　在此基礎(chǔ)上，將頻域匹配算法和圖像特征提取方法進行有機結(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。實驗證明了該方法在圖像間存在平移和旋轉(zhuǎn)時都有良好的匹配效果。

　　針對危險物品檢測系統(tǒng)中圖像匹配技術(shù)的應(yīng)用需求，本文提出了一種可見光圖像和亳米波圖像之間的匹配方法，通過仿真實驗，驗證了該方法在一定適應(yīng)范圍內(nèi)的有效性，從而對危險目標的快速鎖定提供了保障，擴展了圖像匹配技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。

　　在另外一些場合下，需要對目標進行空間上的定位。多數(shù)應(yīng)用場合下，給出了一個樣本圖像（Model），它包含著一個特定的目標對象，如一個實際物體，一個符號或字符等等，需要從另一幅包含目標的實際背景圖像中尋找這個目標對象的位置，進行定位，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，這時就需要用到圖像匹配技術(shù)。據(jù)Automated Imaging Association MachineVision（自動化圖像協(xié)會）1998年統(tǒng)計，40%以上的計算機視覺的應(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)域中的一項極為重要的技術(shù)，在許多領(lǐng)域內(nèi)有著廣泛而實際的應(yīng)用。因此，做好對圖像匹配技術(shù)的深入研究，對推動現(xiàn)代信息處理領(lǐng)域的發(fā)展，是密切聯(lián)系的。

　　在另外一些場合下，需要對目標進行空間上的定位。多數(shù)應(yīng)用場合下，給出了一個樣本圖像（Model），它包含著一個特定的目標對象，如一個實際物體，一個符號或字符等等，需要從另一幅包含目標的實際背景圖像中尋找這個目標對象的位置，進行定位，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，這時就需要用到圖像匹配技術(shù)。據(jù)Automated Imaging Association MachineVision（自動化圖像協(xié)會）1998年統(tǒng)計，40%以上的計算機視覺的應(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)域中的一項極為重要的技術(shù)，在許多領(lǐng)域內(nèi)有著廣泛而實際的應(yīng)用。因此，做好對圖像匹配技術(shù)的深入研究，對推動現(xiàn)代信息處理領(lǐng)域的發(fā)展，是密切聯(lián)系的。