摘要
图像匹配（Image Matching）是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要的工作。图像匹配技术是实现图像融合、图像校正、图像镶嵌以及目标识别与跟踪的关键步骤之一，已经广泛应用在图像识别以及图像重建等领域中。简单来说，图像匹配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。图像匹配主要可分为基于灰度的匹配和基于特征的匹配。
本文首先对现有图像匹配的方法进行分类、概括和简要的说明；分析了课题研究的背景，以及对国内外图像匹配的研究状况描述；其次对现有的图像匹配的几种常见算法进行简要说明，其中着重介绍了基于边缘特征的匹配算法。
图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息，是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。本文对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛受到关注的边缘检测算子进行了介绍。用Canny算法检测边缘再进行图像匹配，标出正确位置，先做了理想状态下的匹配，然后做原始图像旋转后的图像匹配，最后对结果进行分析。
关键词：图像匹配，边缘检测，边缘特征，图像处理
Abstract
...
Key words：image matching，edge detection，edge feature，image processing
目录
第一章 绪论5
1.1 课题背景、意义5
1.2 基于特征的图像匹配研究状况6
1.3 各章简介7
第二章 图像匹配理论和基本方法8
2.1 图像匹配的概述8
2.1.1 图像匹配的概念8
2.1.2 图像匹配方法的一般步骤8
2.1.3 影响图像匹配的主要因素9
2.1.4 基于特征的图像匹配概述10
2.2 图像匹配原理11
2.2.1 数学描述11
2.2.2 空间几何变换11
2.3 基于像素灰度相关的匹配方法13
2.4 基于特征的匹配方法14
2.4.1 基于边缘特征的匹配方法 16
2.4.2 图像匹配方法的流程16
第三章 图像边缘检测与提取18
3.1 图像边缘检测与提取概述18
3.1.1 图像边缘的定义19
3.1.2 图像边缘检测算法的研究内容20
3.1.3 图像边缘检测算法的主要应用21
3.2 图像边缘检测与提取22
3.3 边缘检测与提取主要算法24
3.3.1 Roberts边缘检测算子24
3.3.2 Sobel边缘算子24
3.3.3 Prewitt边缘算子25
3.3.4 Log边缘算子25
3.3.5 Canny边缘算子27
第四章 基于边缘特征的图像匹配MATLAB仿真30
4.1 MATLAB 概述 30
4.1.1 MATLAB 特点 30
4.1.2 MATLAB 主要功能 30
4.1.3 MATLAB 在图像处理中的应用 31
4.2 基于MATLAB的边缘检测32
4.3 基于MATLAB的图像匹配34
4.4 基于边缘特征的图像匹配37
4.5 旋转后的图像匹配40
第五章 全文总结42
参考文献43
致谢45
毕业设计小结46
