基于SIFT特征的图像匹配毕业论文.docx
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1、湘潭大学毕业论文题 目:基于SIFT特征的图像匹配学 院:信息工程学院 专 业:计算机科学与技术 完成日期:2011年5月 毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名: 日 期: 指导教师签名: 日期: 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使
2、用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名: 日 期: 学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名: 日期: 年
3、 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名:日期: 年 月 日导师签名: 日期: 年 月 日湘 潭 大 学毕业论文(设计)任务书设计题目: 基于SIFT特征的图像匹配 学号:2007551307 姓名:谭文双 专业:计算机科学与技术 指导教师: 李志清 系主任: 文中华 一、主要内容及基本要求 该毕业论文题目是基于
4、SIFT特征的图像匹配,要求该学生重点掌握算法的详细实现步骤,对算法有深刻的理解,并在此基础上,用编程语言实现该匹配算法。通过大量的实验验证该算法的稳定性和鲁棒性,分析该算法相对于其他图像匹配算法的优越性,并得出相应的结论。 学生应该达到的技术指标是对算法深刻理解的基础上,编程实现该算法,然后通过实验数据分析该算法的实用性,优越性以及存在的缺陷;图表数量不应少于30个;论文的质量应该严格达到规定的标准,内容丰富充实,格式应严格按照规定,字数不得少于8000字。 二、重点研究的问题 重点研究的问题是SIFT特征的提取,学生应该熟练掌握特征提取的步骤,理解实现的细节部分;其次,图像匹配部分的理解和
5、实现。 三、进度安排序号各阶段完成的内容完成时间1查阅资料、调研2011年3月1日-2011年3月15日2开题报告、制订设计方案2011年3月15日-2011年4月15日3实验(设计)2011年4月15日-2011年5月1日4分析、调试等2011年5月1日-2011年5月10日5写出初稿2011年5月10日-2011年5月20日6修改,写出第二稿2011年5月20日-2011年5月23日7写出正式稿2011年5月23日-2011年5月25日8答辩2011年5月28日四、应收集的资料及主要参考文献1 Lowe, D.G. Local feature view clustering for 3D
6、object recognitionJ. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2001.09: 682688. 2 D. Lowe. Distinctive image features from scale invariant keypointsJ. IJCV, 2004.60(2): 91-110. 3 David G. Lowe. Object Recognition from Local Scale-Invariant FeaturesJ. Proc.of the International Confer
7、ence on Computer Vision.1999.9:1-20 4 冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)M. 电子工业出版社.2007.1-300 5 杨枝灵. 王开. Visual C+数字图像获取、处理及实践应用M. 人民邮电出版社, 2003.553-572 6 田岩.柳斌.基于特征塔集的遥感图像融合方法J.华中科技大学学报, 2005,33(7) : 14- 16 7 沈振康. 孙仲廉. 数字图像处理及应用M. 北京:国防工业出版社.1983.122-300 8 郑南宁. 计算机视觉与模式识别M.北京:清华大学出版社.1998.200-400 9 边肈祺. 张长水, 张学工. 模式
8、识别M. 北京:清华大学出版社,2000.1-300 10 王军. 张明柱. 图像匹配算法的研究进展J.大气与环境光学学报,2007,2(3):11-15 湘 潭 大 学毕业论文(设计)评阅表学号2007551307 姓名 谭文双 专业 计算机科学与技术 毕业论文(设计)题目: 基于SIFT特征的图像匹配 评价项目评 价 内 容选题1.是否符合培养目标,体现学科、专业特点和教学计划的基本要求,达到综合训练的目的;2.难度、份量是否适当;3.是否与生产、科研、社会等实际相结合。能力1.是否有查阅文献、综合归纳资料的能力;2.是否有综合运用知识的能力;3.是否具备研究方案的设计能力、研究方法和手段
9、的运用能力;4.是否具备一定的外文与计算机应用能力;5.工科是否有经济分析能力。论文(设计)质量1.立论是否正确,论述是否充分,结构是否严谨合理;实验是否正确,设计、计算、分析处理是否科学;技术用语是否准确,符号是否统一,图表图纸是否完备、整洁、正确,引文是否规范;2.文字是否通顺,有无观点提炼,综合概括能力如何;3.有无理论价值或实际应用价值,有无创新之处。综合评 价该文研究了基于SIFT特征的图像匹配,重点研究了图像SIFT特征的提取步骤和基于该算法的图像匹配方法,并且编码实现了该算法。选题难度适中,符合培养目标,体现学科性质,达到了教学计划的基本要求,与社会实践相结合;论文质量较高,论述
10、充分,算法掌握深入,语言规范准确,格式符合规定,图表完备整洁,引文规范,文字通顺;该生具备研究方案的设计能力和手段的运用能力,具备一定的外文与计算机应用能力、查阅文献能力、经济分析能力和综合运用知识的能力。评阅人: 2011年 月 日湘 潭 大 学毕业论文(设计)鉴定意见 学号: 2007551307 姓名: 谭文双 专业: 计算机科学与技术 毕业论文(设计说明书) 36 页 图 表 41 张论文(设计)题目: 基于SIFT特征的图像匹配 内容提要: 本文简要介绍了图像匹配和尺度空间理论的基本概念,主要描述了SIFT特 征点的提取步骤和基于该算法的图像匹配方法,并且编码实现该算法,用大量实验验
11、证该匹配算法的稳定性和鲁棒性。最后得出结论:基于SIFT特征点的图像匹配算法对图像旋转变换,尺度缩放变换和亮度变换保持不变,对视角变换,仿射变换保持一定程度的稳定。该算法首先给出了尺度空间的生成方法,检测出极值点;接下来给出了SIFT 特征点的提取步骤和精确定位极值点的方法;然后基于特征点邻域像素的梯度和方向生成了关键点的描述向量;最后根据特征向量给出了匹配方法,提取了SIFT的特征点, 并将其应用于图像匹配。图像匹配部分采用欧式距离匹配方法,首先提取目标图像和待匹配图像的所有特征点,在目标图中的任何一个特征点,去待匹配图像中找到与该特征点欧式距离最短的两个特征点,当这两个距离之比小于某个阈值
12、时,则接受该匹配,否 则就丢弃该匹配。SIFT特征点匹配算法的实现分为两个部分,即特征提取和图像匹配两部分。特征提取部分的代码是在Visual Studio2010的控制台中通过调用OpenCV库实现的,该代码生成的可执行文件siftFeature.exe即用来提取一幅图像的SIFT特征。而图像匹配部分的代码是在MATLAB中实现的,它调用siftFeatue.exe生成目标图像和待匹配图像的SIFT特征,然后进行欧氏距离方法的匹配。指导教师评语该生态度非常认真,对待任务积极踊跃;专业知识牢固,学习刻苦努力,理论知识扎实,对SIFT算法的理解掌握深入,编程能力较好;求学态度谦虚谨慎,勇于求教他
13、人,遇到问题积极主动思考,通过寻找各种途径解决问题,并且具有一定的创新能力;具有较好的团队精神,与同组组员关系融洽,乐于帮助有困难的同学。理论运用到实践的能力较强,在掌握算法的基础上,实现了SIFT特征点提取和基于该特征的图像匹配,并且通过实验分析比较总结该算法的优缺点。论文撰写认真仔细,语言规范准确,格式符合规定,图表完备整洁,引文规范,文字通顺。总体来说,该生综合能力较强,很好地完成了此次任务。同意该生参加答辩,建议成绩评定为优秀。指导教师: 2011年 5 月 25 日答辩简要情况及评语答辩小组组长: 年 月 日答辩委员会意见答辩委员会主任: 年 月 日 1目 录摘要2Abstract2
14、第1章绪论21.1 图像匹配技术简介21.2 SIFT特征匹配的应用领域21.3 本文安排2第2章图像匹配技术22.1 数字图像处理相关技术22.2 图像匹配技术的背景和意义22.3 图像匹配技术的定义22.4 图像匹配算法分类22.4.1 基于灰度相关的匹配算法22.4.2 基于特征的图像匹配算法22.4.3 两类匹配算法的比较22.5 本章小结2第3章尺度空间理论23.1 尺度空间理论23.2 高斯尺度空间23.3 本章小结2第4章SIFT特征匹配24.1 图像的初始化24.2 尺度空间极值检测24.2.1 建立高斯金字塔24.2.2 建立DoG金字塔24.2.3 极值检测,初步确定特征点
15、位置和尺度24.3 精确定位特征点的位置和所在的尺度24.3.1 拟合三维二次函数将极值点定位到亚像素精度24.3.2 去除对比度低的点24.3.3 去除不稳定的边缘点24.4 确定特征点主方向24.5 生成SIFT特征向量24.5.1 保持旋转不变性24.5.2 得到特征点的种子点24.5.3 SIFT特征向量长度的归一化处理24.6 SIFT特征向量的匹配24.7 本章小结2第5章实验结果及分析25.1 SIFT特征提取试验结果25.2 特征匹配25.2.1 视角变换的图像组匹配25.2.2 仿射变换的图像组匹配25.2.3 尺度缩放变换的图像组匹配25.2.4 亮度变换的图像组匹配25.
16、2.5 旋转变换的图像组匹配25.3 本章小结2结束语2致谢2参考文献2附 录236基于SIFT特征的图像匹配摘要:现代社会已经进入信息时代,随着计算机技术、通信技术和数学的发展,图像信息处理能力和水平也不断提高,相应的也得到更多关注、研究和更加广泛的应用。图像匹配是图像处理的一项关键技术,可以广泛用于目标识别与跟踪、立体视觉、变化检测、车场车牌识别、人脸识别、机器人导航、测绘等领域。SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配算法是Lowe提出来的用于图像特征匹配的算法,是目前特征匹配领域的热点,对图像的旋转,尺度缩放和亮度变换保持不变,对视角变换,
17、仿射变换保持一定程度的稳定。SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点,具有独特性好,信息量丰富,多量性,高速性,可扩展性等特点。该算法首先给出了尺度空间的生成方法,检测出极值点;接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位极值点的方法;然后基于特征点邻域像素的梯度和方向生成了关键点的描述向量;最后根据特征向量给出了匹配方法,提取了SIFT的特征点,并其应用于图像匹配。实验证明这种算法具有较强的匹配能力和鲁棒性,是一种较好的图像匹配算法。关键词:SIFT算法;图像匹配;高斯函数;尺度不变性;SIFT描述子。Image matching based on SIFT features Abst
18、ract: As the modern society has entered the information age, the capacity and the level of image information processing are rising, correspondingly arousing more attention, attracting more research and being used more widely, in the wake of the development of computer technology, communication techn
19、ology and mathematics. Matching is a key image-processing technology, which can be widely used in target identification and tracking, stereoscopic vision, change detection, car license plate recognition, face recognition, robot navigation, mapping, and other fields. SIFT(Scale Invariant Feature Tran
20、sform)feature matching algorithm, proposed by Lowe, is a hot field of feature-matching at present, which remains the same to image rotation, scale zoom and brightness transformations, and also maintains a certain degree of stability on the perspective transformation and affine transformation. SIFT f
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- 基于 SIFT 特征 图像 匹配 毕业论文
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