结论 25

参考文献 26

致谢 28

附录 29

1　绪论

1。1  背景及意义

图像匹配在图像研究领域起着至关重要的作用。图像匹配就是将待匹配图像与参考图像进行配准、识别同名点，并得出识别同名点的过程。图像匹配是数据融合、运动分析、航空摄影测量、目标变化检测等问题中的一个很重要的前期步骤。它广泛应用于气象分析、交通管理、等离子显示屏（Plasma Display Panel，PDP）产业、医学图像处理及航空摄影测量等多个领域。

在气象分析领域中，气象图像匹配是图像匹配中重要的一种，在大气科学研究、天气预报、各种自然灾害的检测和预防中起着至关重要的作用。

在交通管理领域中，图像匹配应用于智能交通系统。在现实交通系统中，由于日常交通的复杂性，经常会出现一些干扰交通监控的因素。比如在测速过程中，如果被测车辆变更车道或者被其他车辆超车，会造成监控干扰，进而有可能导致数据测算错误。因此需要对用于车速计算的前后两帧图中的车辆是否为同一辆车进行自动检验匹配，得出结论。在这过程中就需要图像匹配发挥作用。

在PDP产业领域中，图像匹配广泛应用于生产过程的面板对准。在生产过程中，面板位置定位不准或者定位速度过慢造成的偏差都会严重影响PDP的产量和成品率。因此，为了提高PDP面板对准的速度和准确性，研究一种快速的图像匹配算法就尤为重要。

在医学图像处理领域中，图像匹配技术广泛应用于医学图像融合、多模医学图像匹配、三维医学图像重建等方面。图像匹配技术能够实现自动显示和研究人体结构的功能，使诊断和治疗经历了性的变化。在对二维断层图像的分析和处理中，采用图像匹配技术可以辅助医生对病变和某些特定的区域进行定性、定量分析，帮助医生获得更准确的信息，提高医疗诊断的准确性和时效性。

在航空摄影测量领域中，航空影像匹配是航空摄影测量的重要技术。在航行过程中，飞行器的俯仰角和横滚角会发生轻微的角度变化，航拍图像会出现较小程度的仿射变化和尺度变化。要使航拍图像的匹配结果不受到这些因素的影响，这就需要图像匹配这门技术的支持。

1。2  研究现状

1。3  本文的主要内容和结构

    本文分6章，每章的安排如下：

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

第2章，图像匹配技术，介绍了图像匹配技术的基本概念以及图像匹配方法的分类。

第3章，尺度空间理论，介绍了尺度空间理论的概念、性质以及高斯尺度空间理论。

第4章，图像预处理，从图像平滑和图像增强两方面对图像预处理进行研究，并通过MATLAB进行实验对比分析。

第5章，尺度不变特征变换算法，介绍了SIFT算法的基本概念，并对SIFT特征向量生成的具体过程分步骤详细描述。最后阐述了图像匹配的过程。

第6章，实验结果及分析，通过MATLAB实验平台，完成SIFT特征点提取和特征匹配，对匹配效果图和实验数据比较得出结论。

2  图像匹配技术

2。1  图像匹配的定义

图像匹配是通过匹配算法识别图像中的相同点的过程。对于二维图像配准，可定义为两幅图像在空间和灰度上的映射，若给定尺寸的二维矩阵和分别代表两幅图像，和分别表示对应位置上的灰度值，则图像间的映射表示为： SIFT算法的图像匹配研究+程序(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_91211.html