1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
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。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
本课题的主要工作如下： 1）论述了基于局部不变技术的图像匹配方法的一般实现流程,对一些经典的局部特征检测和特征描述方法的原理、性能进行了深入分析和评价。
为图像匹配过程中,选择合适的检测器和描述子提供了理论和技术支撑。
2）针对单一特征引导图像匹配的准确度有限性,提出了一种同时使用灰度和边缘信息的特征描述子,该描述子将图像的几何特征与灰度信息结合起来,首先计算每个特征点周围的的灰度对比直方图,其次还引入了边缘属性用来增强边缘的匹配。
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