基于iOS系统的点检测和匹配方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

当今社会，移动应用的开发让人眼花缭乱，主要流行的移动操作平台有ios、android 和windows phone等。而ios系统凭借高运行效能和高用户体验不断提升市场占有率，ios操作系统极受人们欢迎^[1]。

信息化是如今工作生活的一个明显的标签，而图像因其具有信息量大、直观和易理解等各种优势，成为了信息传递的主要方式^[2]，因此图像处理技术就占据了非常重要的地位，人们的工作、生活也已经离不开图像处理技术。

在数字图像处理技术中，图像的检测和匹配技术是非常重要的内容，也是机器视觉的关键技术。在气象图像配准、医学图像配准、运动目标的检测和跟踪和手写字体识别，以及视频压缩、图像复原和检索等应用中，数字图像的检测和匹配技术体现十分明显^[2、3、6]。因此，对于图像检测和匹配的研究一直在不断深入。现阶段，图像匹配方法主要有两大类：基于灰度值的方法和基于特征值的方法^[5]。基于灰度值的方法就是将每一个像素以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与实际图像的所有可能的窗口灰度矩阵按某种相似度量方法 进行搜索比较的匹配方法。基于特征的匹配方法是在基于灰度值的方法的基础上提出的，特征匹配方法首先对图像进行预处理来提取图像的特征，然后对两个图像的特征进行匹配，

常采用的特征有点特征、边缘特征和曲线轮廓特征以及区域特征等，其中，点特征是图像最重要的局部特征^[5]。点检测就是提取图像的特征点的过程。

2. 研究内容和预期目标

一、研究内容

（1）特征点描述:

对检测出的角点用数学上的特征进行描述。常用的检测子和描述子方法有：brief、orb、 brisk和surf等。通过对比、优化，选取最适合的一种方法。

（2）特征点匹配:

3. 研究的方法与步骤