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基于SIFT特征的图像匹配系统设计(Opencv)

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资料介绍:

基于SIFT特征的图像匹配系统设计(Opencv)(任务书,开题报告,毕业论文12000字,代码)
摘  要
随着图像处理技术的发展,图像匹配在人们的生产生活中有着越来越重要的地位和作用。图像匹配即是通过对图像内容、结构、纹理、特征以及灰度等的对应关系、一致性和相似性的分析,快速寻求相似图像目标的方法。其应用领域涉及到航空摄影测量、遥感图像处理、导航定位与跟踪、工业部件检测、计算机网络安全、景物分析中的变换检测、医学、计算机视觉、交通等多个领域,并在各个领域都体现出了核心作用。
本文基于SIFT算法,通过对SIFT算法的研究,分析了算法的关键参数且给出了相关的取值建议,设计了图像特征匹配系统并完成了系统的模块划分,实现了系统的功能设计。系统预先对图片库生成特征库,对给定的图像,使用匹配系统能够在特征库中找到最匹配的前N幅图像。
最后对系统进行了测试,测试表明,系统能够实现图像的正确查询匹配,实现了系统设计的功能。
关键词:图像匹配;SIFT;特征库;RANSAC算法

Abstract
With the development of image processing technology, image matching has an increasingly important position and role in people's life and production. That image matching by image content, structure, texture, and gradation characteristics corresponding relationship between identity and similarity analysis, rapid image search for similar goals. Its field of application involves many areas of aerial photography, remote sensing image processing, navigation and tracking, industrial parts testing, computer network security, scene change detection analysis, medicine, computer vision, transportation, etc., and are reflected in all areas a central role. [资料来源:http://doc163.com]
Based on SIFT algorithm by SIFT algorithm, it analyzes the key parameters of the algorithm and shows the correlation between the values proposed design features an image matching system and complete system module division to achieve the functional design of the system. System of pre-generated feature library gallery, for a given image, use the matching system to find the best match before N images in a feature library.
Finally, the system was tested, the test showed that the system can correctly match the query image, to achieve the system design features.
Key Words:Image matching;SIFT;Feature library;RANSAC algorithm
  [资料来源:www.doc163.com]

基于SIFT特征的图像匹配系统设计(Opencv)
基于SIFT特征的图像匹配系统设计(Opencv)


目录
第1章绪论    1
1.1 本文研究的背景与意义    1
1.2 国内外研究现状    1
1.3 论文的主要工作    2
1.4 论文的内容安排    2
第2章 SIFT算法研究    4
2.1 SIFT简介    4
2.2 SIFT特征提取算法原理及实现步骤    4
2.2.1 尺度空间的构建    4
2.2.2 关键点搜索与定位    6
2.2.3 关键点方向赋值    7
2.2.4 关键点描述    8 [资料来源:https://www.doc163.com]
2.3 SIFT算法关键参数的研究    8
2.3.1 对比度阀值(|D(x)|)    8
2.3.2 关键点的相似性比例阀值(radio)    9
第3章图像匹配系统设计与实现    11
3.1 系统设计    11
3.1.1 系统设计步骤    11
3.1.2系统功能设计    12
3.1.3 系统结构模块划分    12
3.1.4 系统设计实现流程    12
3.2 系统实现    13
3.2.1 图像特征提取模块的实现    13
3.2.2 特征向量数据管理模块的实现    14
3.2.3 特征向量匹配模块的实现    14
3.2.4用户界面的实现    15
第4章系统测试与测试结果分析    16
4.1 系统测试    16
4.2测试结果分析    18
第5章总结与展望    20
5.1 工作总结    20
5.2 研究展望    20
参考文献    22 [资料来源:http://Doc163.com]
致谢    24

[来源:http://www.doc163.com]

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