基于深度学习的图像匹配算法研究.pdf
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基于深度学习的图像匹配算法研究第一章绪论
1.2.2基于深度学习的特征匹配
在完成图像的特征提取之后，图像匹配需要基于提取的特征点和描述符进行特征
匹配，以实现两幅图像之间点与点的正确对应。其原理是通过比较描述符，找出相似
[7,8]
或者相同的特征点。最经典的特征匹配算法是最近邻匹配，其思路是通过一些相
似性度量或距离度量直接找到两个特征集合之间的对应关
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基于内容特征的图像匹配算法深度剖析与创新研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，图像作为信息的重要载体，广泛应用于各个领域。图像匹配作为计算机视觉领域的关键技术之一，旨在寻找两幅或多幅图像之间的相似性或对应关系，其在目标识别、图像检索、图像拼接、三维重建、视频分析等众多应用中扮演着不可或缺的角色。
随着信息技术的飞速发展，人们对图像分析和处理的需求日益增长，对图像匹配算法的性能也提出了更高的要求。传统的图像匹配方法在面对复杂场景、光照变化、尺度变换、旋转等挑战时，往往难以取得令人满意的效果。基于内容特征的图像匹配算法应运而生，它通过提取图像的局部或全局特征，利用特征之间的相似
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一、选题背景
图像匹配是图像处理的一个重要领域，涉及到计算机视觉、图像识别等多个方面。在计算机视觉的应用中，常常需要进行图像匹配，以实现目标检测、物体跟踪等任务。目前，常用的图像匹配方法包括特征提取、特征匹配等，但这些方法仍然存在一定的局限性。
近年来，演化算法在优化问题的解决中得到广泛应用，也有研究将其应用到图像匹配中。演化算法模拟生物进化过程，通过运用交叉、变异等操作不断搜索得到更优的解。本研究将尝试利用演化算法来实现图像匹配的目标，以期在图像匹配的效率和准确性方面得到优化。
二、研究目标
本研究的主要目标是设计一种基于演化算法的图像匹配方法，并验
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基于SIFT特征的图像匹配算法研究
Abstract-Scale-invariant特性变换(筛选)特性已被广泛接受为一个有效的地方关键点描述符的旋转不变性,规模、和照明变化图像。 然而,它也是众所周知,筛选,这是来自定向敏感梯度场,不是翻转不变。 在真实的应用程序中,翻转或flip-like转换通常观察到图像由于人工翻转,相反捕获的观点,或对称模式的对象。 提出了一种新的描述符,名叫flip-invariant筛选(或F-SIFT),保存的原始属性筛选而宽容的翻转。 F-SIFT首先估计占主导地位的旋度的一块地方,然后由翻转几何规范化补丁前筛选的计算。我们展示的力量F-SIFT三个任务:大
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基于SIFT特征的图像匹配算法研究
Abstract-Scale-invariant特性变换(筛选)特性已被广泛接受为一个有效的地方关键点描述符的旋转不变性,规模、和照明变化图像。 然而,它也是众所周知,筛选,这是来自定向敏感梯度场,不是翻转不变。 在真实的应用程序中,翻转或flip-like转换通常观察到图像由于人工翻转,相反捕获的观点,或对称模式的对象。 提出了一种新的描述符,名叫flip-invariant筛选(或F-SIFT),保存的原始属性筛选而宽容的翻转。 F-SIFT首先估计占主导地位的旋度的一块地方,然后由翻转几何规范化补丁前筛选的计算。我们展示的力量F-SIFT三个任务:大规
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基于平移量的机器人灰度图像匹配算法研究.pdf
《电子技术应用》 www.ChinaAET.com
技术与方法 /*(01234* ’1. 5*%0-.
基于平移量的机器人灰度图像匹配算法研究
夏 澎 郝卫东
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桂林电子科技大学 机电工程学院 广西 桂林
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基于KPCA的图像匹配算法：原理、应用与优化研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于各个领域。从日常的照片处理到复杂的计算机视觉任务，从医学影像诊断到工业生产检测，图像匹配技术都发挥着不可或缺的作用。图像匹配，简单来说，就是在不同的图像之间找到相似或对应的部分，这一过程旨在确定两幅或多幅图像中具有相同或相似属性的内容或结构，并在像素级别上实现识别与对齐。
在实际应用中，图像匹配技术有着广泛的应用场景。在自动驾驶领域，通过图像匹配算法，车辆可以实时识别道路标志、车道线以及周围的车辆和行人，从而做出安全、准确的驾驶决策。在医学影像分析中，医生
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一、研究背景
在计算机视觉领域中，图像匹配是一个重要的研究方向。当前，随着数字图像处理技术的发展，图像匹配在很多领域有着广泛的应用，例如机器人导航、图像搜索、医学图像处理等领域。在图像匹配中，基于特征描述子的匹配算法是一种比较常用的方法，例如SIFT、SURF等算法。但是，由于图像噪声、变形、光照差异等因素的影响，使得基于特征描述子的匹配算法容易出现误匹配的问题。因此，如何提高匹配算法的鲁棒性是当前图像匹配研究的一个热门话题。
KPCA是一种基于核方法的降维算法，它可以将高维数据映射到低维空间中。在图像匹配中，可以利用KPCA将图像从高维空间中降维到低
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113362096 A
(43)申请公布日
2021.09.07
(21)申请号 20201
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东 北 大 学
研 究 生 考 试 试 卷
考试科目： 人工神经网络的模型与算法
课程编号：
阅 卷 人：
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姓 名：
学 号：
注 意 事 项
1．考 前 研 究 生 将 上 述 项 目 填 写 清 楚
2．字 迹 要 清 楚，保 持 卷 面 清 洁
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VS2010中建立一个OPENCV的工程
使用的opencv版本号是2.4.4
以上两图分别是匹配原图和匹配一张无关图的匹配结果。可以看出匹配结果准确。匹配准确率需要后面实验测试得到结论。
匹配结论中包括：两张图各自的特征点数，匹配的点数，最大和最小距离（该距离是欧式距离），优秀的匹配点。
上图是MFC设计的简要界面。点击开始匹配后，弹出上面的匹配结果。
学习的知识点
sift算法（surf算法基本与sift算法相同）
sift算法是一种基于尺度空间的算法。该算法利用的特征是图像的局部特征，使其对旋转、尺度缩放、亮度变化具有保持不变性，并在对视角变化、放射变换、噪声也具有很好的保持一定程度的稳
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第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
迄今为止，在人类所了解的生物之中，人类的视觉系统最为完善，功能最为强大，有数
[1-2]
据显示，人类获得的所有的信息当中，有75%来自视觉系统 。人类大脑能够和眼睛进行
完美的协作，从而完成高度复杂的信息处理流程，如果计算机能够很好的模拟这一过程，那
么必将大大提高人类的工作效率。计算机视觉（computer vision ）的目标就是要为计算机研
发出与人类视觉水平相当的视觉
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东北电力大学自动化工程学院学士学位论文
-PAGEII-
-PAGEV-
摘要
它通常是图像匹配中信息处理领域中的热点研究方向，图像匹配技术是一种现在重要的技术。最近一段时间，计算机视觉技术和人工智能技术代表的人机交互技术蓬勃发展，而图像匹配技术是一项技术，它是进行人机交互研究所需的一项基础技术，所以图像匹配技术的发展探索要发展，它是具有重要理论和现实的意义。
图像匹配算法大概可以分为两个方向：第一个方向是基于全局的匹配算法，第二个方向是基于局部的匹配算法，基于全局的图像算法是其中一种方向，比起局部的图像匹配算法，它的优点是能够获得精确化的图像匹配的视差图，比起局部图像匹配，它的难
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基于MRF和颜色空间的立体图像匹配算法.pdf
第 18卷 第 12期 计 算 机技 术 与发 展 Vo1．18 No．12
2008年 12月 COM PUTERTEa oGY ANDDEVE【D PMENT Dec． 2008
基于MRF和颜色空间的立体图像匹配算法
， 方 恒，吴怀宇
(武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北 武汉 430081)
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114550154 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210121624.3 (51)Int.Cl.
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基于特征点的图像匹配算法的研究与实现-运筹学与控制论专业论文.docx
万方数据
万方数据
独 创 性 声 明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明并表示谢意。
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