基于局部特征的图像匹配算法研究.pdf

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4、本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。研巧生签名：矣１觀日期琴；Ａ化｜南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。渉密学位论文在解密后适用本授权书。研巧生签名、；獻壽

5、导师签名：日期；２＾化ｗｊｐResearchofImageMatchingTechnologyBasedonLocalFeatureDetectionThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByLijunQiuSupervisor:Prof.JiashanTangMarch2015摘要传统的图像匹配算法已经无法处理复杂多变的图像数据，实践表明，结合图像的特征

6、进行匹配效果更好。图像的局部特征由于不容易受环境变化的影响而越来越多的被应用到匹配算法中。如何提高基于图像局部特征的匹配算法的准确率和效率，是目前图像匹配领域的研究热点之一。本文对基于图像局部特征的匹配算法进行研究，主要工作如下：（1）为提高匹配的准确率，提出一种基于Contourlet变换的局部特征描述匹配算法。首先对图像进行Canny边缘检测，剔除图像DoG空间极值点中的边缘点。这样得到的特征点既去除了不稳定的边缘点的影响，又保证了独特性。然后，用Contourlet变换对特征点进行描述，降低特征描述子维

7、度的同时，引入了全局纹理信息，使算法能够正确匹配具有多个局部相似区域的图像。最后，用街区距离和棋盘距离的数乘距离作为特征描述子匹配的依据。仿真实验表明，该算法的匹配准确率高于SIFT算法。（2）本文提出一种双直方图哈希特征提取算法，降低了特征提取的复杂度，然后将它和ORB算法结合，提出一种两步骤的局部特征匹配算法。粗匹配阶段，用双直方图哈希算法匹配到目标的大致位置区域。细匹配阶段，在上述区域中进行快速ORB特征匹配。粗匹配为细匹配阶段的特征提取缩小了范围。实验结果表明，在保持算法的匹配准确率前提下，算法的匹配

8、时间比SIFT、SURF和ORB算法缩短了。（3）传统局部特征匹配算法忽略了彩色信息，且对局部形状相似区域的误匹配率高，本文对此进行改进，提出了融合颜色不变量和形状信息的图像匹配算法。首先提取图像的颜色不变量作为特征检测的输入，用改进的GLOH算法进行特征描述。然后，为解决误匹配问题，提取特征点的主曲率信息进行全局形状描述。最后，将两种描述子融合匹配。仿真实验表明，该算法在局部形状特征相似、光照变化