毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述一、 课题背景在15世纪开始，以人们航海为基础，定位技术就已经出现，当时主要是通过绘制海图来确定方位，随着科技的发展和时代的进步，定位技术已经不仅仅限于航海等领域，随着全球定位系统(Global Positioning System, GPS)走进人们的生活，定位技术也被人所熟知，特别是在军事领域，有着广泛且重要的应用，同时人们也对定位范围、定位精度等指标不断提出要求，定位技术也随之不断的发展。
室内定位就是定位技术应用于生活的一个方面，由于GPS系统无法在室内使用，所以人们不断尝试其他方法进行室内定位的研究，但是室内的环境复杂，障碍繁多，加上各种噪声的影响，室内定位技术也相应的需要克服各种各样的问题，并且需要在稳定性和精度等方面进行改良和发展，现在主要的室内定位技术有蓝牙定位、惯性传感器定位、无线宽带(Wireless Fidelity, WIFI)定位、射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)定位、超宽带(Ultra Wide-Band, UWB)定位等。
基于视觉的室内定位有着场景信息丰富，精度高和花费资源少的特点，因而逐渐在室内定位的研究领域成为热门，图像匹配是通过对影像的特征、灰度等关系对应，相似性和一致性的分析，找出相似目标的方法，所以在基于视觉的室内定位研究中起着重要的作用。
目前进过长时间的发展，图像匹配已经广泛应用于很多领域，如人脸识别，指纹识别，军事航天领域的卫星云图，还有医学上的图片识别等等，可以说早已成为一个热门研究领域，并且在目前火热的人工智能AI领域也有着出色的表现，掌握图像匹配的相关知识已成为能学好基于视觉的室内定位技术的必要手段。
二、 研究现状室内定位首先要确认两个步骤，一是制作标准模板，二是通过图像匹配等技术进行搜索。
经过长时间的发展，目前图像匹配主要有以灰度为基础的匹配[1-3]和以特征为基础的匹配[4-5]两个方向，灰度匹配主要是通过将图像看成信号，并通过一些相似性度量，如函数等，找出图像的对应关系。
而特征匹配主要是通过提取图像点、线、面的相关特征，并将这些特征参数化，从而运用这些参数来进行匹配。
特征匹配相比于灰度匹配，由于特征点远少于像素点，有着运算量小、精度高的特点。
基于两个方向，研究者们分别研究出了多种算法，并在解决问题的过程中，对算法不断进行改良和发展，图像匹配也不断走向成熟，未来，图像匹配技术在以计算机为主的信息世界里必定会占有重要的地位。
图像匹配主要有3类算法：基于灰度的匹配算法、基于关系的匹配算法[6-7]和基于特征的匹配算法，这些算法都是由特征空间、相似性度量、图像匹配变换类型、表换参数的搜索四个要素构成。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
