邹国良,张石明,陈长吉,王振华

(上海海洋大学 信息学院,上海 201306)

0 概述

图像匹配[1]是图像处理的一项基本技术,主要用来匹配两幅或多幅具有偏移的图像。随着科学技术的快速发展,图像匹配技术的应用领域[2-4]越来越广泛,其主要应用在遥感图像、工业检测、医学、计算机安全与模式识别领域等。目前图像匹配算法主要分为两种[5]:基于灰度的匹配算法和基于特征的匹配算法。基于灰度的匹配算法实现简单、匹配精准度高,但计算量非常庞大,对图像旋转形变遮挡比较敏感,不利于实时处理[6];基于特征的匹配算法计算量相对较小,对图像偏移、旋转、灰度变化有较好的适应性,但相比灰度匹配算法,其精准度不高。

目前,许多研究人员在图像匹配方面进行了大量分析。文献[7]提出一种改进的快速归一化积相关图像匹配算法。文献[8]提出基于CUDA架构的灰度图像匹配并行算法,该算法通过GPU处理图像使灰度匹配算法性能得到大幅提高。文献[9]根据数据空间浮动二分哈希构建一种比原始LSH具有更高位置敏感性的投影空间,以实现对高维特征数据的划分,其仅在高相似度集合中进行查询,能够提高检索速度。文献[10]对特征图像匹配中传统的SIFT算法进行改进,提出一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法,其能够增强图像匹配的高效性和鲁棒性。文献[11]用不同的架构对图像匹配进行并行化。

目前国内外对图像匹配的研究主要集中在如何提高匹配的精度。……