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1、 吉林大学毕业论文 吉林大学计算机科学与技术学院基于 surf 的抗视角变换图像匹配算法摘要：正文（宋体，小 4 号字，1.5 倍行间距） 图像匹配技术是近代信息处理特别是图像处理技术的一个重要问题，是指根据参考图像和实时图像来选定某些特征、相似性准则及搜索策略进项相关找出场景中同一物体表面的结构点在不同图像上的投影像素点之间的对应关系。 图像匹配是一个多步骤的过程，不同的匹配算法之间步骤也会有很大的不同，效果也有较大的出入。 本文首先对基于小波的图像匹配、基于 sift 算法的图像匹配和基于surf 算法的图像匹配进行研究比较。然后对 surf 算法进行抗视角变换改进，本文是采用基于仿射不变

2、原理和 surf 算法来实现多角度的图像匹配，实验表明该方法对不同视角的图像匹配有一定的改善作用。 关键字关键字：SURF，抗视角，小波 ，SIFT，Harris 英文题目Anti-Viewpoint changing Image Matching Algorithmm Based on SURFAuthor:（居右）Tutor:（居右）Abstract正文（Times New Roman ，小 4 号字，1.5 倍行间距） 吉林大学毕业论文 吉林大学计算机科学与技术学院Keywords:SURF，Anti-Viewpoint，Wavelet，SIFT，Harris 吉林大学毕业论文 吉林大学

3、计算机科学与技术学院目目 录录目目 录录.1第第 1 1 章章 绪论（黑体绪论（黑体 3 3 号、居中）号、居中）.21.1 图像匹配的定义.31.2 课题研究的背景和意义.31.2 图像匹配的方法概述.51.3 图像匹配算法分类.61.4 研究现状.71.5 章节安排.8第第 2 2 章章 MATLABMATLAB 和和 OPENCVOPENCV.82.1 MATLAB介绍.82.2 OpenCV简介.9参考文献参考文献.11注意：（成稿以后请删除）使用菜单中成稿以后请删除）使用菜单中“插入插入”下的下的“引用引用”中中“索引和目录索引和目录”项，选择对话框中的项，选择对话框中的“显示页码显

4、示页码”和和“页码右对齐页码右对齐”即即可自动编排目录。具体例子所示如上。目录自动显示后，需将其中不需可自动编排目录。具体例子所示如上。目录自动显示后，需将其中不需列出的项目删除。列出的项目删除。第一级采用左对齐的格式，左缩进为第一级采用左对齐的格式，左缩进为 0 0，下一级与之对应的上一级向，下一级与之对应的上一级向右缩进右缩进 0.74CM0.74CM 目录部分的页码采用罗马数字，宋体小目录部分的页码采用罗马数字，宋体小 4 号字。号字。 吉林大学毕业论文 第 1 页吉林大学计算机科学技术学院第第 1 1 章章 绪论（黑体绪论（黑体 3 3 号、居中）号、居中）随着图像匹配技术在三维重建、

5、图像融合、模式识别、图像搜索、随着图像匹配技术在三维重建、图像融合、模式识别、图像搜索、图像拼接等计算机视觉领域的广泛应用，图像匹配已经成为图像处理重图像拼接等计算机视觉领域的广泛应用，图像匹配已经成为图像处理重点研究的一个方向，本文首先介绍图像配准的研究背景和重要意义，然点研究的一个方向，本文首先介绍图像配准的研究背景和重要意义，然后阐述图像配准的国内外发展现状，最后给出本论文的研究内容。后阐述图像配准的国内外发展现状，最后给出本论文的研究内容。1.1 图像匹配的定义所谓图像匹配是指在一幅或一批图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域的过程。通常将已知的目标图像称作模板图像，而将待搜索

6、图像中可能与它对应的子图称作待匹配的目标图像。图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术属于计算机视觉领域。图像匹配的具体应用包括目标或者场景识别、在多幅图像中求解 3D 结构、立体对应和运动跟踪等。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像在一定程度上会存在灰度失真和几何畸变。同时，图像预处理过程会引入误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间存在着一定程度差异的原因。在这种情况下，如何使匹配算法精度高、正确匹配率高、速度快和抗干扰性强，就成为人们关心的问题 吉林大学毕业论文 第 2 页吉

7、林大学计算机科学技术学院1.2 课题研究的背景和意义 步入 21 世纪这个信息化的时代，语言已经不再是信息的主要形式，数据、文字、视频、图像等在内的多媒体形式已经发展成为信息化的主流。据不完全统计，人类对于外界的信息接受来源 70%来自图像信息，图像已经成为人类活动中最常用的信息载体，图像不但包含了物体色彩、亮度等视觉信息，还有边缘、细节等高频信息，成为人们获取外界原始信息的主要途径。 数字图像处理是指对数字图像进行变换、滤波、去噪等各种信号处理运算，以满足不同应用场合需求的信号处理技术。自 20 世纪 60年代以来，随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术获得了高速发展。数字信号处理技术的

8、进步为图像处理开辟了新的道路，使得人们对图像进行各种各样的加工处理变得更为方便快捷。至今，图像处理技术已被应用到包括气象、通讯、工业、海洋、地质、农业、环保、生物医学、军事等各个领域，在人类社会的生产生活发挥着越来越广泛和显著的作用。 图像匹配是在不同条件下对同一场景得到的两幅或多幅图像进行对准、叠加的过程。同一场景的多幅图像会在成像模式、分辨率、灰度属性、位置（平移和旋转） 、非线性变形、比例尺度及曝光时间等方面存在很多差异。概括来说，图像匹配问题是以在变换空间中寻找一种特定的最优变换，达到两幅或多幅图像在某种意义上的匹配为目的。图像匹配的数学定义可以描述为待匹配图像之间的空间变换关系和色彩

9、变换关系。根据图像的拍摄环境和拍摄条件的不同，图像匹配可以分为以下四种基本类型：1.拍摄器材不同：从不同传感器拍摄同一场景，用于获取更详细更 吉林大学毕业论文 第 3 页吉林大学计算机科学技术学院复杂的场景信息。2.拍摄视角不同：从不同角度拍摄同一场景，用于获取该场景的大视角图像。3.拍摄时间不同：从不同时间段拍摄同一场景，用于获取图像中场景的变化情况。4.场景和场景模型图匹配：场景模型多为场景的数字表示，如地理信息系统（GIS）中的数字高程图等。匹配场景和场景模型的目的在于场景中定位模型，或在模型中定位场景，或者对场景和模型作对应的比较。 根据 Brown 的总结，图像匹配往往看成是以下几种

10、要素的结合： 1.特征空间：定义特征集合用于实现图像间的匹配，特征集是从参考图像和待匹配图像中提取出来的集合，即从参考图像和输入图像中提取共有的特征，如轮廓、交叉点、边界区域、重心、边缘等； 2.搜索空间：在参考图像的特征与待匹配图像的特征之间建立可能的对应变换关系的集合。 3.搜索策略：用于选择可以计算的变换模型。使得匹配在处理过程中逐步达到精度要求； 4.近似性度量：评价对搜索空间中获得的一个给定的变换所定义的待匹配数据与参考数据之间的匹配程度，进一步反映匹配结果的好坏。 图像匹配的每一个步骤都有值得研究和需要解决的难题，研究和讨论整个图像匹配算法时，通常会从以上四个方面进行考虑。1.2

11、图像匹配的方法概述 吉林大学毕业论文 第 4 页吉林大学计算机科学技术学院 图像匹配的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取获得特征点；其次通过进行相似性度量找到匹配的特征点对；然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数，最后由坐标变换参数进行图像配准。其中特征提取是配准技术中的关键，准确的特征提取为特征匹配的成功提供了保障。因此，寻求具有良好不变性和准确性的特征提取方法，对于匹配精度至关重要。图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其它的相关图像与之配准，其坐标系统是任意的；绝对配准是指先定义一个控制网格，所有的图像相对于这个网格来

12、进行配准，也就是说分别完成各分量图像的几何校正来实现坐标系的统一。1.3 图像匹配算法分类1.3.11.3.1 基于图像灰度的匹配算法基于图像灰度的匹配算法图像的所有信息都被包含在图像灰度值信息中，基于灰度的匹配算法一般情况下不需要对图像进行预处理，直接利用图像本身的灰度统计信息来度量图像的相似程度，从而实现两幅图像的匹配。基于图像灰度的匹配算法不需要提取图像特征，一般直接利用图像全部的灰度信息。所以该算法能提高匹配的鲁棒性和精度。但由于在基于图像灰度的匹配算法在匹配过程中会引入匹配点周围的像素点信息，没有经过预处理和筛选所以将会造成大量的数据处理信息。计算量将会增大，计算时间增长，匹配速度减

13、慢。1.3.21.3.2 基于图像特征的匹配算法基于图像特征的匹配算法基于图像特征的匹配算法是目前应用最为广泛的方法。该方法的步骤为：首先对图像进行预处理，然后提取出图像的特征，最后建立两幅图像之间的对应关系。在提取图像特征的过程中，我们通常提取图像的点特征，最后建立两幅图像之间的对应关系。在提取图像特征过程中， 吉林大学毕业论文 第 5 页吉林大学计算机科学技术学院我们一般提取图像的点特征、边缘特征和区域特征。特征匹配的数据处理方法很多，需要用到诸多如矩阵的运算、梯度的求解、泰勒展开和傅里叶变换等数学运算。基于图象特征的匹配方法的出现是图像匹配技术的一大进步，它克服了基于图像灰度匹配方法的缺

14、点，提高了图像匹配的效率和速度。但是由于该匹配方法采用的是提取图像的特征点进行匹配而不是图像的像素，从而大大降低了计算量，减少了计算时间；同时，特征点具有尺度、旋转等不变性，对图像的位置、尺度、旋转变换具有更高的匹配精度；而且，基于特征的匹配具有很好的抗噪效果，并在图像发生灰度变化，形变以及遮挡等情况下也能有较好的匹配效果。所以基于图像特征的匹配越来越受到人们的重视，在实际生活中得到了广泛应用。1.4 研究现状国外从二十世纪六十年代开始在图像匹配领域进行研究，但直到十九世纪八十年代才开始引起学者们的关注。到上世纪末，单模图像匹配问题已基本解决，但多模图像匹配由于涉及模式和领域的复杂性，仍然需要

15、密切关注。国际上对图像匹配技术做过调查，其结论是十九世纪八十年代初技术就明显增加。而国内从十九世纪九十年代初才开始踏足此领域。与灰度相关的匹配算法是图像匹配算法中比较经典算法之一，很多匹配技术都是以它为基础进行延伸和扩展。图像匹配最早在美国 70 年代从事的飞行器辅助导航系统、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究中提出。80 年代后，在很多不同领域都有大量图像匹配技术的研究，如遥感领域，模式识别，自动导航，医学诊断，计算机视觉等。 吉林大学毕业论文 第 6 页吉林大学计算机科学技术学院由此可见，图像匹配技术经过多年研究，不论国内外，发展的都非常迅速，已经取得了许多研究成果。图像匹配算法的强鲁

16、棒性、图像匹配的高精度、图像匹配的自动化以及图像匹配算法的配准速度一直以来都是图像匹配领域所不断追求的目标。1.5 章节安排本文分为 5 章，每章安排如下：第 1 章：绪论部分，介绍了本课题研究的背景、意义和研究现状以及 本文的篇幅结构。第 2 章：介绍实验所用的环境 MATLAB 和 OpenCV。第 3 章：对基于小波变换的图像匹配、基于 sift 算法的图像匹配和基于 surf 算法的图像匹配的介绍。第 4 章：详细介绍了基于 SURF 算法的图像匹配级对于抗视角图像匹配的改进。第 5 章：介绍了对匹配结果的比较。第 6 章：对本文的工作进行了总结并对今后的研究方向进行了展望。（主要阐述

17、选题的理论和实际意义及研究背景、文献综述、研究现状、研究思路、实验设计、采用的技术方法和手段、论文的整体结构安排等。 ） 吉林大学毕业论文 第 7 页吉林大学计算机科学技术学院第第 2 2 章章 MATLABMATLAB 和和 OpenCVOpenCV2.1 MATLAB 介绍 作为和 Mathematica、Maple 并列的三大数学软件。其强项就是其强大的矩阵计算以及仿真能力。要知道 Matlab 的由来就是Matrix+Laboratory=Matlab，所以这个软件在国内也被称作矩阵实验室 。每次 MathWorks 发布 Matlab 的同时也会发布仿真试验，他们所主要使用的仿真软件

18、 Simulink。Matlab 提供了自己的编译器：全面兼容C+以及 Fortran 两大语言。所以 Matlab 是工程师，科研工作者手上最好的语言，最好的工具和环境。Matlab 已经成为广大科研然预案的最值得信赖的助手和朋友！ 目前 MATLAB 产品族可以用来进行： 数值分析 数值和符号计算 工程与科学绘图 控制系统的设计与方针 数字图像处理 数字信号处理 通讯系统设计与仿真 财务与金融工程. Simulink 是基于 MATLAB 的框图设计环境，可以用来对各种动态系统进行建模、分析和仿真，它的建模范围广泛，可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模，例如航空航天动力学系统、卫星控

19、制制导系统、通讯系统、船舶及汽车等等，其中了包括连续、离散，条件执行，事件驱动，单速率、多速率和混杂系统等等。 Simulink 提供了利用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形界面，而且 Simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合，利用 Simulink 几乎可以做到不书写一行代码完成整个动态系统的建模工作。2.2 OpenCV 简介 OpenCV 是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。无论是做科学研究，还是商业应用，OpenCV 都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。 该库采用 C 及 C+语言编写，可以在 windows, linux,

20、 mac OSX 系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于 吉林大学毕业论文 第 8 页吉林大学计算机科学技术学院设计成为一种用于实时系统的开源库。OpenCV 采用 C 语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快。它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过 500 个接口函数。 同时，由于计算机视觉与机器学习密不可分，该库也包含了比较常用的一些机器学习算法。或许，很多人知道，图像识别、机器视觉在安防领域有所应用。但

21、，很少有人知道，在航拍图片、街道图片（例如google street view）中，要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术。 近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，OpenCV 可谓大显身手，而这些，仅仅是其应用的冰山一角。 OpenCV 特点： 开源图像处理算法库 跨平台的中高层 API（windows/linux） 共享免费（商业/非商业） 速度快，使用方便 可扩展性好，包括底层和高层的开发包第第 3 3 章章 三种算法的简介三种算法的简介3.1 基于小波变换的图像匹配3.1.13.1.1 小波变换的概念小波变换的概念小波变换(Wavel

22、et Transform)属于时频分析的一种。传统的信号(图像也可看作是信号)分析是建立在傅立叶变换基础之上的。由于傅立叶分析使用的是一种全局变换，要么完全在时域，要么完全在频域，因此无法同时表述信号的时频局域性质。而这种性质恰恰是非平稳信号(尤其是遥感图像)最根本和最关键的性质。为了分析和处理非平稳信号，人们对傅立叶分析进行了推广乃至根本性的革命，提出了一系列新的信号分析理论：短时(加窗)傅立叶变换、时频分析、小波变换等。 吉林大学毕业论文 第 9 页吉林大学计算机科学技术学院小波变换是一种信号的时间频率分析方法，它具有多分辨率分析的特点。而且在时频两个特征域都具有表征信号局部特征的能力，是

23、一种窗口形状可以改变、时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。小波变换具有变焦性、信息保持性和小波基选择的灵活性等优点。所谓小波就是满足可容性条件的具有特殊性质的函数，或称小波基函数。而小波变换就是选择适当的基本小波或称母波。通过对基本小波平移、伸缩而形成一系列的小波，然后将欲分析的信号投影到由平移、伸缩小波构成的信号空间之中。这种平移、放大和缩小是小波变换的一个特点，因而可以在不同的频率范围，不同的时间(空间)位置对信号进行分析。3.1.23.1.2 匹配过程：匹配过程：1. 基准图像

24、和待配准图像的预处理；2. 对基准图像和待配准图像进行小波变换；3. 对基准图像进行边缘特征点提取；4. 从最低分辨率开始进行特征点匹配，同时在最低分辨率上，选取一定数量的特征点，利用角度归一化相关系数和交叉相关迭代算法确定基准图像和待配准图像之间的角度。5. 利用从最低分辨率得到的角度和匹配特征点对，知道下一级高分辨率位置；6. 经过上述匹配，最终得到特征同名点对，选择仿射变换模型，求解变换模型参数；7. 进行坐标变换和灰度重采样。 吉林大学毕业论文 第 10 页吉林大学计算机科学技术学院3.2 基于 SIFT 算法的图像匹配3.3 基于 SURF 算法的图像匹配 吉林大学毕业论文 第 11

25、 页吉林大学计算机科学技术学院第第 4 4 章章 SURFSURF 算法的具体实现与改进算法的具体实现与改进第第 5 5 章章 测试结果与比较测试结果与比较第第 6 6 章章 总结与展望总结与展望 吉林大学毕业论文 第 12 页吉林大学计算机科学技术学院参考文献参考文献1 Mehmed Kantardzi. 数据挖掘-概念模型方法和算法M. 北京: 清华大学出版社, 2003: 12-13.2 韩家炜, 孟小峰. Web 挖掘研究J. 计算机研究与发展, 2001, 38(4): 405-410.3 Han H, Pei J. Freespan: frequent patten-project

26、ed sequential pattern miningC. In Proceedings of the 2000 International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ( KDD00 ). Boston: MA, 2000, 355-359.4钟永江. 中学物理数字化教学资源开发与应用方法研究D. 东北师范大学. 2008.正文用 5 号宋体字；图表编号及标题采用 5 号黑体字。具体说明：参考文献的著录均应符合国家有关标准（按 GB771487文后参考文献著录格式执行） 。以“参考文献”居中排作为标识；参考文献的序号左

27、顶格，并用数字加方括号表示，如1 ， 2 ，以与正文中的指示序号格式一致。每一参考文献条目的最后均以“ ”结束。各类参考文献条目的编排格式及示例如下。1连续出版物序号主要责任者 文献题名J 刊名， 出版年份， 卷号(期号)： 起止页码例如：1毛峡，丁玉宽 图像的情感特征分析及其和谐感评价J 电子学报, 2001，29(12A)： 1923-19272 Mao Xia, et al. Affective Property of Image and Fractal DimensionJ. Chaos, Solitons & Fractals U K， 2003:V15 905-9102专著

28、序号主要责任者 文献题名M 出版地： 出版者， 出版年： 起止页码例如：3 刘国钧， 王连成 图书馆史研究M 北京： 高等教育出版社， 1979： 15-18 ， 313会议论文集序号主要责任者 文献题名A主编 论文集名C 出版地： 出版者， 出版年：起止页码 吉林大学毕业论文 第 13 页吉林大学计算机科学技术学院例如：4 毛 峡 绘画的音乐表现A 中国人工智能学会 2001 年全国学术年会论文集C 北京： 北京邮电大学出版社, 2001：739-7404学位论文序号主要责任文献题名D 保存地：保存单位，年份例如：5 张和生地质力学系统理论D 太原：太原理工大学，19985报告序号主要责任文献题名R 报告地：报告会主办单位，年份例如：6 冯西桥核反应堆压力容器的 LBB 分析R 北京：清华大学核能技术设计研究院，19976专利文献序号专利所有者专利题名P 专利国别：专利号，发布日期例如：7 姜锡洲一种温热外敷药制备方案P 中国