1251-基于sift特征点的图像配准

摘要
图像配准是一种寻找同一场景的两幅或多幅图像之间的空间变换关系、计算机毕业设计，并对其中的一幅或多幅图像进行变换的过程。图像配准是所有图像分析任务中最为关键和基础的步骤，是图像拼接、图像重建、目标识别等应用的前提。对于常用的基于特征的图像配准方法，其关键在于如何对特征进行有效的提取，尺度不变特征（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）算法能够为我们所提供需要的不变特征。SIFT特征具有旋转、光照、仿射和尺度等不变性，SIFT算法是目前特征检测和匹配算法中最为有效的算法。工程硕士论文，本文着重于在图像配准后对特征空间的寻找，并采用了最小二乘法来求解相应变化的参数。实验结果表明我们求得的参数与准确参数相当接近。
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绪论： 4
1.1. 研究背景和意义 4
1.2论文研究内容 5
1.2.1 研究内容 5
2.图像配准及尺度不变特征的基础知识 7
2.1图像配准的基础知识 7
2.1.1图像配准的概念及数学定义 7
2.1.2图像配准的分类 9
2.1.3基于特征的图像配准步骤 10

2.1.4图像配准的变换模型 13
2.2尺度不变特征理论基础 18
2.2.1尺度空间的发展历程及数学定义 18
3.尺度不变特征SIFT算法 20
3.1尺度不变特征SIFT算法简介 20
3.1.1关键点的检测 20
3.1.2 关键点描述 29
3.1.3 关键点匹配 33
4.一般图像的配准实验及分析 36
参考文献: 39