2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩63頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、數(shù)字圖像配準技術(shù)在當今科學研究的各個領(lǐng)域都顯示出了很高的利用價值,基于特征點的配準技術(shù)又是圖像配準技術(shù)中一個重要研究點,此類技術(shù)通過利用少量對圖像發(fā)生形變時保持不變性的特征點來進行配準,因此擁有很好的實時性。SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform,即尺度不變特征轉(zhuǎn)換)算法作為一種經(jīng)典且有效的配準算法,被廣泛運用到圖像校正、圖像鑲嵌等領(lǐng)域。該算法通過在尺度空間中尋找極值點,為每個關(guān)鍵點都附加近似唯一的描述子

2、進行描述,從而得到精準的圖像配準結(jié)果。本文通過實驗仿真對SIFT算法進行了詳細的分析與研究,并在此基礎(chǔ)上對其進行了優(yōu)化和改進。
   首先,簡要論述了課題的研究背景和意義,對SIFT特征點匹配算法的研究現(xiàn)狀進行了綜述,并介紹了數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)理論以及一些經(jīng)典的特征點提取算子。
   然后,基于數(shù)學模型分析了SIFT特征點匹配算法的實現(xiàn)過程,詳細闡述了SIFT算法中高斯金字塔的建立、DOG算子空間的建立、本地極值點的獲取

3、、邊緣不穩(wěn)定特征點的去除、關(guān)鍵點描述子的生成等關(guān)鍵步驟,完整的剖析了SIFT算法的思想和實現(xiàn)過程。
   最后,針對SIFT算法在運用于紋理或邊緣信息不明顯的圖像時,無法得出較多的SIFT特征點的問題,本文提出采用拉普拉斯算子對高斯模糊圖像進行灰度信息還原處理,以此獲得更多的SIFT特征點。通過MATLAB實驗,驗證了該方法在一定程度上提高了高斯模糊圖像中特征點的數(shù)量。同時為了對所提取的特征點的真實性進行驗證,本文將拉普拉斯算子

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論