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基于SIFT算法的图像配准算法研究

杨金龙  
【摘要】:图像配准问题是图像识别领域的一个经典问题,在模式识别、计算机视觉、医学图像处理和遥感信息处理等方面有着广泛的应用。到目前为止,国内外的学者已经对图像配准的方法进行了相当多的研究.在图像识别领域产生了很多图像配准算法。在众多算法中,尺度不变特征变换(SIFT)特征具有旋转不变性、尺度不变性、显著性、大量性以及对于视角变化和噪声的稳定性。这些特性使得SIFT特征在被提出之后便成为一种经典图像局部特征。现在该方法在目标识别、三维重构、视频检索等领域已经得到了广泛的应用。 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)算法是一种基于局部不变量的特征提取算法,由D.G Lowe于1999年提出,并于2004年做了完善和总结。图像配准是由图像处理的关键步骤,随着应用的逐步深入,对图像匹配的适应性、匹配精度和实时性的要求越来越高。本课题基于图像配准原理,针对SIFT特征检测算法、特征欧氏距离计算等方面的分析与研究,提出了基于图像欧式距离和绝对值距离的改进SIFT算法。 首先,研究了SIFT算法的实现过程,分析了算法的优点与缺点。SIFT算法虽然性能稳定,适用于大多数图像的配准,但是因为生成的图像特征维数较高,故SIFT特征匹配的计算效率非常低,SIFT算法在生成关键点特征向量后,采用欧氏距离作为配准的判定标准,但是传统的欧式距离存在一定的缺陷,忽略了图像像素之间的关联性,在度量时可能产生一个较大的偏差,本文算法避免了度量图像相似性时产生的误差,得到正确的匹配点。 其次,研究了通用的相似性度量欧氏距离方法,这种方法并没有考虑到像素的空间关系,它对图像的形变很敏感。为了解决这个问题,Wang LiWei等人提出了一种改进的欧氏距离算法一图像欧氏距离(IMage Euclidean Distance),简称为IMED。它考虑了像素的空间关系,对于小的形变具有很好的鲁棒性。图像的像素之间存在着关联性,而这种关联性又与像素间的距离有关,距离越大关联程度越低,依据这一思想,本文提出了相似性度量的改进方法。 最后,将绝对值距离代替原算法中的传统欧氏距离,然后将IMED算法处理过的图像作为输入图像,嵌入到改进的SIFT算法中。由于MED算法充分考虑了像素空间位置的关联性,嵌入到SIFT算法后,有效的提高了SIFT算法的精度。 实验证明,图像在噪声、旋转、光照,遮挡等条件下,改进算法的计算效率要高于原算法,同时匹配精度也较原SIFT算法有所提高,实验结果与理论结果一致。


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