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基于显著性边缘特征的图像匹配
摘要
本文介绍了一种基于显著性边缘特征的图像匹配方法。该方法通过提取图像中的显著性边缘特征，并将其转换为一组特征向量，然后使用向量相关性度量来计算图像间的相似度。为了提高匹配的准确性和效率，本文还引入了多尺度匹配和一种基于组合优化的匹配策略。通过实验验证，本文提出的方法在不同数据集上都表现出了很好的匹配效果。
关键词：图像匹配，显著性边缘特征，向量相关性度量，多尺度匹配，组合优化
引言
图像匹配是计算机视觉领域的一个重要问题，其目的是在多个图像中找到相似的位置，为各种应用提供基础支持，例如图像检索、物体识别、三维重构等。在实际应用中，图像匹配涉及到多个技术领域，如特征提取、相似度计算、匹配策略等，因此具有较高的挑战性。
在过去的几十年中，许多图像匹配方法已经被提出，其中最常见的方法之一是基于特征点匹配，即通过提取图像中的局部特征点，并利用这些点的特征描述子进行匹配。然而，该方法在存在大量相似结构或少量纹理的情况下容易出现不稳定或不准确的匹配结果。为了解决这些问题，近年来，基于全局特征匹配和基于区域匹配等方法得到了广泛研究。本文将着重介绍一种基于显著性边缘特征的图像匹配方法。
方法
1、显著性边缘特征提取
显著性边缘是指在图像中过渡区域上的一些重要边缘，其通常表示了物体的轮廓或不同区域之间的分界线。在本文中，我们采用了一种基于Canny算子和显著性检测的方法来提取显著性边缘特征。首先，使用Canny算子检测图像中的所有边缘，然后利用显著性检测算法来确定哪些边缘是显著的。我们选择了Stark等人[1]提出的显著性检测算法，该算法能够同时考虑边缘的区域性和边缘之间的关联性。
2、显著性边缘特征转化
将提取出的显著性边缘转化为一组特征向量是本文的重要一步。为此，我们采用了一种基于局部领域划分的方法来描述每个边缘。具体地说，对于每个显著性边缘，我们将其覆盖的矩形区域划分为若干个局部区域，并分别计算出每个局部区域的梯度直方图。这样，每个显著性边缘就可以表示为一个高维特征向量，其中每个维度表示一个局部区域的梯度直方图。同时，我们还引入了一种特定的权重来平衡每个局部区域在特征向量中的重要性，使得每个局部区域对匹配结果的贡献相同。
3、向量相关性度量
对于两个图像，它们的相似度可以通过计算它们的特征向量之间的相关性来确定。在本文中，我们采用了一种基于向量相关性度量的方法来计算图像间的相似度。具体地说，设I1和I2分别表示两个待匹配的图像，其特征向量分别为v1和v2，则它们之间的相似度可以定义为它们的内积除以它们的模长之积：
Sim(I1,I2)=∑vi1·vi2/||v1||||v2||
其中，||v||表示向量v的模长。
4、多尺度匹配
为了克服在不同尺度下存在的基元缩放和旋转的变形问题，我们还引入了多尺度匹配的策略。具体地说，我们首先对两个待匹配的图像进行尺度不变特征变换（SIFT）[2]，然后将它们的特征向量划分为不同的尺度层次，最终获得不同尺度下的相似度。通过对不同尺度下的相似度进行加权平均，可以得到最终的匹配结果。
5、基于组合优化的匹配策略
在匹配过程中，有时会出现多个显著性边缘与一个候选目标进行匹配，或者在两个图像中存在部分相似区域的情况。为了解决这些问题，我们还引入了一种基于组合优化的匹配策略。具体地说，我们首先将所有的显著性边缘和候选目标之间的相似度进行排序，然后通过一个基于动态规划的组合优化算法来确定最优匹配组合。
实验
为了评估本文提出的方法，在不同数据库上进行了实验。我们选择了包括旋转、缩放、噪声和遮挡等多种变形的标准图像数据库，并在不同的匹配任务中进行了性能测试。
实验结果表明，本文提出的方法在不同数据集上都表现出了很好的匹配效果。与其他常见图像匹配方法相比，我们的方法具有更高的匹配的稳定性和鲁棒性，同时还能在提供良好的匹配效果的同时保持较高的时间效率。
结论
在本文中，我们提出了一种基于显著性边缘特征的图像匹配方法。该方法通过提取图像中的显著性边缘特征，并将其转换为一组特征向量，然后使用向量相关性度量来计算图像间的相似度。在这一基础上，我们还引入了多尺度匹配和一种基于组合优化的匹配策略，以提高匹配的准确性和效率。通过实验验证，本文提出的方法在不同数据集上表现出了很好的匹配效果，很有潜力应用于不同的计算机视觉任务。