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图像的局部不变特征具备在多种图像变换(如几何变换,光照变换等)下的不变性、低冗余性、无需预先对图像分割以及独特性等特点,已经被广泛用于图像匹配、物体识别、图像分类及图像检索等领域。
在图像匹配技术中运用局部特征可以将繁杂的图像匹配问题转换为特征向量的度量问题,从而提高了算法的速度和鲁棒性。
基于局部不变特征的匹配方法的基本思路一般是先检测出图像的特征点集,然后基于特征点和它的局部邻域信息生成特征向量,最后度量特征向量间的相似性来完成图像匹配问题。
但是因为待匹配的图像间可能存在着几何和光照变换,或部分场景存在遮挡情况,使得对该问题的深入研究仍然是一项持久而艰巨的任务。
在基于局部特征的图像匹配问题中,局部特征的提取和特征描述是非常重要的环节,特征检测子和描述子的性能直接决定了图像匹配的效率和精度。
本课题研究和总结了前人的科研成果,拟论证基于局部不变技术的图像匹配方法的一般流程,深入研究了一些特征提取和特征描述算法,并对其利弊进行了分析。
在前人的基础上提出了局部特征描述的方案,并将其应用到图像匹配问题中。
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