边缘特征提取及其在图像匹配中的应用研究Word格式.docx
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希望通过该毕业设计,学生能达到:
1.利用已有的专业知识,培养学生解决实际工程问题的能力;
2.锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。
三、主要技术指标
1.学习图像特征中边缘特征的提取;
2.掌握基于边缘特征的图像匹配算法;
3.实现边缘特征的提取及其在图像匹配中的应用。
四、进度和要求
第01周----第02周:
参考翻译英文文献;
第03周----第04周:
学习常用的图像特征及其边缘特征的提取方法;
第05周----第08周:
研究基于边缘特征的图像匹配算法;
第09周----第14周:
编写基于边缘特征的图像匹配算法程序;
第15周----第16周:
撰写毕业设计论文,论文答辩。
五、主要参考书及参考资料
1.尼克松.特征提取与图像处理.电子工业出版社.
2.李言俊. 景象匹配与目标识别技术.西北工业大学出版社.
3.梁建宁.特征选取与图像匹配.复旦大学硕士学位论文.
4.叶耘恺.基于边缘特征的图像配准方法研究.重庆大学硕士学位论文.
学生指导教师系主任
摘要
图像匹配(ImageMatching)是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要的工作。
图像匹配技术是实现图像融合、图像校正、图像镶嵌以及目标识别与跟踪的关键步骤之一,已经广泛应用在图像识别以及图像重建等领域中。
简单来说,图像匹配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。
图像匹配主要可分为基于灰度的匹配和基于特征的匹配。
本文首先对现有图像匹配的方法进行分类、概括和简要的说明;
分析了课题研究的背景,以及对国内外图像匹配的研究状况描述;
其次对现有的图像匹配的几种常见算法进行简要说明,其中着重介绍了基于边缘特征的匹配算法。
图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。
边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。
图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。
边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。
其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。
本文对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛受到关注的边缘检测算子进行了介绍。
用Canny算法检测边缘再进行图像匹配,标出正确位置,先做了理想状态下的匹配,然后做原始图像旋转后的图像匹配,最后对结果进行分析。
关键词:
图像匹配,边缘检测,边缘特征,图像处理
Abstract
Imagematchingisanimportantresearchtopicinthefieldsofcomputervisionandimageprocessing.Imagematchingtechniqueisoneofthekeystepstoachieveimagefusion,imagecorrection,imagemosaic,aswellastargetrecognitionandtrackingandhasbeenwidelyusedintheareasofimagerecognitionandimagereconstruction.Inaword,imagematchingistofindthespatialrelationshipbetweenthetwodifferentimages.Imagematchingcanbedividedintogray-basedandfeature-basedmatching.
Thepaperfirstlyclassifiedandbrieflydescribedtheexistingimagematchingmethodsandanalysedtheresearchbackground.Secondly,thepaperexplainedseveralcommonalgorithmsofexistingimagematching,especially,thealgorithmofedgefeature-basedmatching.
Edgeisoneofthemostfundamentalandsignificantfeatures.Edgedetectionisalwaysoneofthemostclassicalstudyingprojectsofcomputervisionandimageprocessingfield.Thefiststepofimageanalysisandunderstandingisedgedetection.Thegoalofedgedetectionistorecoverinformationaboutshapesandreflectanceortransmittanceinanimage.Itisoneofthefundamentalstepsinimageprocessing,imageanalysis,imagepatterrecognition,andcomputervision,aswellasinhumanvision.Thecorrectnessandreliabilityofitsresultsaffectdirectlythecomprehensionmachinesystemmadeforobjectiveword.Thesummaryforbasicedgedetectionmethodswasmade.UsingCannymethoddetectedgeandthenmakeimagematching,findingourthecorrectlocation.Firstly,makingthematchingundertheidealcondition;
besides,makingtheimagematchingofthebasicimagewhichwasrotated.Finally,analyzingtheresult.
Keywords:
imagematching,edgedetection,edgefeature,imageprocessing
目录
第一章绪论5
1.1课题背景、意义5
1.2基于特征的图像匹配研究状况6
1.3各章简介7
第二章图像匹配理论和基本方法8
2.1图像匹配的概述8
2.1.1图像匹配的概念8
2.1.2图像匹配方法的一般步骤8
2.1.3影响图像匹配的主要因素9
2.1.4基于特征的图像匹配概述10
2.2图像匹配原理11
2.2.1数学描述11
2.2.2空间几何变换11
2.3基于像素灰度相关的匹配方法13
2.4基于特征的匹配方法14
2.4.1基于边缘特征的匹配方法
16
2.4.2图像匹配方法的流程16
第三章图像边缘检测与提取18
3.1图像边缘检测与提取概述18
3.1.1图像边缘的定义19
3.1.2图像边缘检测算法的研究内容20
3.1.3图像边缘检测算法的主要应用21
3.2图像边缘检测与提取22
3.3边缘检测与提取主要算法24
3.3.1Roberts边缘检测算子24
3.3.2Sobel边缘算子24
3.3.3Prewitt边缘算子25
3.3.4Log边缘算子25
3.3.5Canny边缘算子27
第四章基于边缘特征的图像匹配MATLAB仿真30
4.1MATLAB
概述
30
4.1.1
MATLAB
特点
4.1.2
主要功能
4.1.3
在图像处理中的应用
31
4.2
基于MATLAB的边缘检测32
4.3基于MATLAB的图像匹配34
4.4基于边缘特征的图像匹配37
4.5旋转后的图像匹配40
第五章全文总结42
参考文献43
致谢45
毕业设计小结46
第一章绪论
数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:
一是计算机的发展;
二是熟学的发展;
三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学方面的应用需求的增长。
图像匹配技术是数字图像处理领域的一项重要研究,并已在计算机视觉、虚拟现实场景生成、航空航天遥感测量、医学影像分析、光学和雷达跟踪、景物制导等领域得到了广泛的应用。
图像匹配是图像处理的一个基本问题。
简单的说,图像匹配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。
对同一物体或场景使用不同的传感器、在不同的关照条件下以不同的摄像位置和视角获得的图像一般都会不同,其差异可能表现为不同的分辨率、不同的灰度属性、不同的位置平移和旋转、不同的大小缩小和放大、以及其他的非线性变化部分物体被遮挡等。
1.1课题背景、意义
当今社会是信息社会,各种媒体各种工具相互交存于社会的方方面面,而图像在其中有占据了极其重要的地位。
图像具有包含信息量大、直观、容易理解以及吸引人注意等优点,是人们感知和认识外部的重要载体,人们生活中离不开图像。
图像可以分为模拟图像和数字图像。
模拟图像一般用照相机等来获取,模拟图像可以用一个连续函数来描述,所以模拟图像也可以成为:
连续图像处理。
其过程主要借助各种设备对图像进行加工处理。
但是模拟图像有处理精度太差,处理方式也不够灵活,处理时间过长等缺点。
数字图像时用二进制来表示图像的,是离散的数据集,可以通过数码相机等数字设备来获取。
数字图像处理的是数字图像,即是由一组具有颜色、亮度等像数点的集合。
数字图像的特点决定了其灵活性,并且以强大的功能成为现阶段图像处理技术的主流。
数字图像边缘检测技术起源于20世纪20年代,当时受条件的限制一直没有取得较大进展,直到20世纪60年代后期电子技术、计算机技术有了相当的发展,数字图像边缘检测处理技术才开始进入了高速发展时期。
经过几十年的发展,数字图像边缘检测处理技术目前己经广泛应用于工业、微生物领域、医学、航空航天以及国防等许多重要领域,多年来一直得到世界各科技强国的广泛关注。
在最近的10年发展尤为迅速,每年均有数以百计的新算法诞生,其中包括canny算法、小波变换等多种有相当影响的算法,这些算法在设计时大量运用数学、数字信号处理、信息论以及色度学的有关知识,而且不少新算法还充分吸取了神经网络、遗传算法、人工智能以及模糊逻辑等相关理论的一些思想,开阔了进行数字图像边缘检测处理的设计思路[7]。
图像匹配的研究涉及到多方面,包括图像采集、图像分割、图像处理、特征提取等方面,并且与计算机视觉、多维信号处理和数值计算方法紧密结合。
它也是一些图像分析技术的基础。
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- 关 键 词:
- 边缘 特征 提取 及其 图像 匹配 中的 应用 研究