SIFT特征点提取.doc

哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）

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哈尔滨工业大学毕业设计（论文）
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摘要
图像匹配在遥感、医学、计算机视觉等很多领域中有着广泛的应用，是提取和匹配图像特征是实现图像自动配准的一种重要方法。
SIFT(尺度不变特性变换，ScaleInvariantFeatureTransform)最初是作为一种关键点的特征提取出来的，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、防辐射[4]等变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。作为一种优秀的局部特征描述子，SIFT算子被广泛应用于目标识别、图像配准、室内场景定位等场合。
论文着重介绍了一种基于图像特征值的匹配方法(SIFT算法),包括SIFT算法的发展历史，算法特点，主要思想和实现步骤，然后实现SIFT特征点提取，以寻找一种优化算法，减少SIFT的算法复杂度。(介绍用什么实验,得到什么结论)

关键词：SIFT算法，特征匹配，特征点提取
Astract

Inremotesensingimagematching,medical,computervisionmanyadjacentdomaininawiderangeofapplications,Extractionandmatchingimagecharacteristicsistorealizetheautomaticimageregistrationisakindofimportantmethod.SIFTwasoriginallyasakeypointforfeatureextractionofcomeout,itsmatchingwiththestrongabilitycanhandletwoimagesoccurbetweentranslation,rotationandanti-radiationsuchtransformationunderthecircumstanceofthematchingproblem,eveninsomeextentofarbitraryAnglephotographsofimageandalsohasarelativelystablefeaturematchingability.Asakindofexcellentlocalcharacteristicsdescriptionson,SIFToperatorsarewidelyusedintargetrecognition,imageregistration,indoorscenepositioningandsoon.Thispapermainlyintroducesamethodbasedonimageeigenvalueofmatchingmethod(SIFTalgorithm).IncludingSIFTalgorithmdevelopmenthistory,algorithmcharacteristics,mainideasandimplementationstepsandthenrealizedSIFTfeaturepointextractiontofindanoptimizationalgorithmtoreduceSIFTalgorithmcomplexity.
(请不要直译)
Keywords：SIFTalgorithm,featurematching,featurepointextraction,simplifiedalgorithm.

目录
TOC\o"1-3"\u摘要 PAGEREF_Toc280518007\hI
第1章绪论 PAGEREF_Toc280518008\h1
1.1课题背景 PAGEREF_Toc280518009\h1
1.2目的意义 PAGEREF_Toc280518010\h1
1.3研究内容及结构安排 PAGEREF_Toc280518011\h2
第2章智能优化方法 PAGEREF_Toc280518012\h3
2.1基于蚁群的优化算法 PAGEREF_Toc280518013\h3
2.2基于鱼群的优化算法 PAGEREF_Toc280518014\h3
2.3基于神经网络的优化算法 PAGEREF_Toc280518015\h3
2.4本章小结 PAGEREF_Toc280518016\h3
第3章SIFT基本算法 PAGEREF_Toc280518017\h4
3.1构建尺度空间 PAGEREF_Toc280518018\h5
3.2局部极值点的检测 PAGEREF_T