摘要：图像匹配是数字图像处理中热点之一，也是计算机视觉理论和应用的基础。本文介绍了图像匹配的背景、意义，几种基于灰度的图像匹配算法与匹配搜索方法，图像匹配流程，解决了图像匹配中的图像较暗与噪声的问题，重点研究了基于灰度的模版匹配算法与快速匹配算法，并用MATLAB进行了仿真，得出运用快速匹配算法具有更快的匹配速度，对像素灰度的变化与噪声具有鲁棒性。78904

毕业论文关键词： 图像匹配，匹配算法，匹配速度

Abstract：Image matching is one of the hotspots in the digital image processing, is also the foundation of theory and application of computer vision。 This paper introduces the background and the significance of image matching, several kinds of image matching algorithm based on gray level and matching search method, the image matching process, solve the darker image and noise in the image matching problem。Research is mainly focused on the template matching algorithm with fast matching algorithm based on gray level, has carried on the simulation with MATLAB, it is concluded that using fast matching algorithm for image matching has the advantage that the matching speed。

Keywords：Image matching, image algorithm, the matching speed

目录

1 绪论 2

1。1 背景 3

1。2 意义 4

2 基于灰度的图像匹配算法 4

2。1 平均绝对差算法 4

2。2 绝对误差和算法 5

2。3 误差平方和算法 5

2。4 归一化积相关算法 5

2。5 序贯相似性算法 5

2。6 SATD算法 6

3 匹配搜索方法 6

3。1 金字塔搜索方法 6

3。2 遗传算法搜索方法 6

4 图像匹配的实现 6

4。1 图像匹配流程 6

4。2 图像预处理 7

4。2。1 图像增强 7

4。2。2 图像平滑 9

4。3 特征提取 10

4。4 基于灰度的模版匹配算法 10

4。5。1 基于灰度的模板匹配相关函数 12

4。5。2 匹配区域标记 12

4。6 基于灰度的快速匹配算法 12

4。6。1 基于灰度的快速匹配算法相关函数 13

4。6。2 匹配区域标记 13

5 仿真 13

5。1 运行结果 14

5。2 结果与结论 15

总结 16

参考文献 17

致谢 17

附录 18

1 绪论

图像是人类获取外界信息的一种重要方法，它是二维或三维景物呈现在视网膜上的静态或动态的影像。研究表明，人类主要通过语音和图像从外界获取信息的，据统计，听觉占20%，视觉占到了60%，而人眼和大脑更是组成了一个无比复杂和精妙的图像处理系统。但在现实中获取的图像信息一般不能满足用户的精准需求,因此要先对图像进行一定的处理,从原始图像中获取对用户有用的信息资源,目前使用MATLAB软件对图像进行处理得到广泛推广。