论文总字数：17362字

摘 要

伴随着人们生活质量和水平的提高,越来越多的人开始利用智能手机、相机、平板电脑等电子设备拍摄生活中形形色色的图像,实拍图像变成了人们生活重要的一部分。当然,怎样从实拍图像的巨大数据中获取全面的场景信息和怎样捕捉到所希望的精彩瞬间成为了人们急切想要解决问题的关键所在

此论文从这些实际的需求着手,提出了针对这些需求所对应的解决算法。

图像的配准技术是计算机科学技术领域非常关键和重要的研究焦点，最主要的就是指将同一个场景，相同区域内的图像通过算法程序进行空间匹配对准，通过配准的两张图像无论图像内的同一物体的位移发生怎样的变化，都能利用图像中的相似点匹配起来。这样的技术在医学，数学，虚拟技术方面应用很多，他解决了图像匹配的很多问题。

本文是利用MATLAB来实现基于sift的图像特征匹配算法。

关键词：图像配准；sift算法；特征提取；sift特征；MATLAB

Abstract

With the improvement of people"s  quality of daily life, more and more people began to use smart phones, cameras, tablet PCs and other digital equipment to capture their life in various of images, also images and photos become an indispensable part for reflecting the important moments of  their modern life time.  The tasks like how to fetch comprehensive scenario information from tremendous image data and how to capture unforgettable moments become the core part of problem solution.

This paper starts with the actual aspects of requirements and puts forward to corresponding solution algorithm for these requirements.

The mapping technology of picture is one of the essential research point in computer science. Its significant aspect will be mapping pictures within same scenarios as well as same domains based on specific programming coding. The mapped images would be effectively associated by similar connections. As a matter of fact, the creation of image mapping technology had solved the estimation problem of various sizes of images which were hard for mapping. This technology had been profoundly applied in the important realm of remote image processing, image analytics of medication, digital video compression, virtual reality etc.

This paper is based on the SIFT feature extraction algorithm, the use of MATLAB to achieve a sift based image feature matching algorithm, and finally use the experimental simulation to obtain the desired image matching results.
Keywords: Image registration; SIFT algorithm; feature extraction; SIFT feature; MATLAB

目 录

第一章 绪论 5

1.1 引言 5

1.2 国内外研究现状 7

1.3 图像配准的应用领域 8

1.3.1图像拼接领域 8

1.3.2 生物特征识别领域 8

1.3.3军事领域 9

1.3.4医疗诊断领域 9

1.3.5图像检索领域 9

第二章 图像配准 9

2.1 图像变换模型 9

2.2图像配准 12

2.2.1图像配准的核心因子 12

2.2.2 图像配准方法 13

第三章 基于SIFT特征的图像特征匹配 16

3.1 基于特征点的图像匹配的流程 17

3.2 SIFT特征点提取计算原理与流程 18

3.3 实验分析 22

第四章 基于MATLAB的图像配准系统设计 26

4.1 图像配准算法的MATLAB仿真 26

4.2 实验测试 27

4.3 小结 28

致 谢 30

参考文献 31

第一章 绪论

1.1 引言

图像配准技术应用到了很多的领域。

大家都知道一档节目《最强大脑》中有一个这样的比赛。赛中,中国队对战日本队，挑战项目是要数“匹配扇面”的把数,两队派出的参赛队员分别是王昱珩和原口证，如图 1-1 所示。匹配扇面的道具是200把《清明上河图》和《熙代胜览》两幅中日名画为扇面的扇子，这两幅扇面及其相似。

比赛中,扇子被分为两组,一组是200把展开的扇面相似的折扇,另一组就是与其相对应的合起来的折扇,参赛人员需要在指定的两个小时内,通过合起来的折扇的折痕图案来匹配对应的扇面。

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