王浩杰开题报告

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5、取使用SIFT(ScaleInvarianceFeatureTransform)方法,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法NN(NearestNeighbor)进行匹配,在搜索最近邻点时使用了在k-d树搜索算法基础上进行改进的算法BBF(BestBinFirst)搜索算法。特征点匹配后运用最小二乘优化算法精确算出图像间的点变换矩阵,最后用渐入渐出法对交接处进行平滑过渡,从而实现图像拼接研究概况：针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换(SIFT,ScaleInvariantFeatureTransform)算法应用到图像匹配领域.首先从原理上对SIFT算法

6、的特性进行了分析,并以visualstudio2005为开发平台对SIFT算法分步骤进行了实现;最后以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征的相似度量将SIFT算法提取的特征应用于图像特征匹配,并对不同的近邻比进行比较,给出了建议值.通过3组实验图像的匹配结果表明,SIFT算法提取的特征对图像缩放、旋转、亮度变化的匹配正确率都等于或接近100%,证明了SIFT算法提取的特征点有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别以及图像重建等领域.二、本课题研究的关键问题及解决的思路：1、本课题研究内容及关键问题：本文主要利用特征点提取算子SIFT（ScaleInvarianceFeatureTr

7、ansform)，并对SIFT方法提取的特征点用最近邻算法NN（NearestNeighbor）对提取的特征点进行匹配，在搜索最近邻点时使用了在k-d树搜索算法基础上进行改进的算法BBF（BestBinFirst）搜索算法。匹配后运用最小二乘优化算法精确算出图像间的点转换关系，最后利用渐入渐出法对图像交接处进行平滑过渡，从而实现图像拼接。2、解决关键问题的思路（对方案进行简述）首先，选取图像利用特征点提取算子SIFT,并对SIFT方法提取的特征