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图像特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。点特征是图像最基本的特征,它是指那些灰度信号在二文图像上都有明显变化的点,如角点、圆点等。点特征可以应用于诸如图像的配准与匹配,目标描述与识别, 光束计算,运动目标跟踪、识别和立体像对3D建模等众多领域。使用点特征进行处理,可以减少参与计算的数据量,同时又不损害图像的重要灰度信息,在匹配运算中能够较大的提高匹配速度,因而受到人们的关注。提取特征点的算子叫做兴趣算子或有利算子，即从图像中提取出一些能代表图像信息的特征点，运用这些特征点来对图像进行处理，以便达到目的。根据不同的目的，提取不同的特征点。特征的提取是图像匹配技术的最重要组成部分，一幅图像中可以检测到多个关键点，我们需要消除一些不需要的点，保留特征性较强的点，用这些点来进行图像匹配。最后消除错误的匹配点。35079
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图像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。基于SIFT算法的图像匹配技术在图像处理技术中起着十分关键的作用，它是图像处理技术得以发展的一个重要基础。它推动着图像处理技术在医学、生物、信息处理和其他很多高科技领域内的应用，它已渐渐发展成社会生活中不可分离的一种技术，对于图像处理技术发展及应用具有重要意义。论文网
参考文献
[1] 田慧云. 基于特征点的立体影像匹配,北京:北京建筑工程学院,2008年
[2] 方英炬. 基于sift特征图像检索算法研究【D】吉林大学2009,4
[3] 官云兰等. 点特征提取算法探讨.《东华理工学院学报》,2007年
[4] 郭金芝. 基于SIFT算法的车牌识别系统研究,西安:西安电子科技大学, 2012年
[5] 杨升. 基于SIFT算法单双目视觉结合的移动机械臂定位研究, 武汉:武汉科技大学, 2011年
[6] Baumberg, A. 2000. Reliable feature matching across widely separated views. In Conference onComputer Vision and Pattern Recognition, Hilton Head, South Carolina, pp. 774-781.
[7] Lowe, D.G. 1991. Fitting parameterized three-dimensional models to images. IEEE Trans. on Pattern
[8] Analysis and Machine Intelligence, 13(5):441-450.
[9] Zhang, Z., Deriche, R., Faugeras, O., and Luong, Q.T. 1995. A robust technique for matching two uncalibrated
[10] images through the recovery of the unknown epipolar geometry. Artificial Intelligence,
[11] 林相波等. 基于灰度和形状的非刚性图像配准算法的研究. 《中国生物医学工程学报》，2009年007
[12] 赵彬. 基于压缩域的视频配准,济南: 山东大学, 2008年
[13] 杨亮, 郭新宇, 陆声链等。 基于多幅图像的黄瓜叶片形态三文重建[J]. 农业工程学报, 2009, 25(2)：141～144.
[14] 黄君冉, 钱东平, 王文娣等。基于图像处理技术的奶牛体型线性评定系统[J ]. 农业机械学报, 2007, 38(4) :111～113.
[15] 胡明昊,任明武,杨静宇。 一种快速实用的特征点匹配算法[J] . 计算机工程,2004 ,30 (9) :31233.
[16] Lowe.D.G. Object recognition from local scale2invariant features [J]. International Conference on ComputerVision, 1999, 3 (1) : 1150～1157.