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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。本文针对图像匹配方法进行了深入细致的研究。
主要研究了两类图像匹配算法：直接基于图像灰度信息的算法和基于图像特征的匹配算法。对传统的具有代表性的算法进行了分析评价，归纳出一种图像匹配的改进策略。
在此基础上，将频域匹配算法和图像特征提取方法进行有机结合，提出了一种基于图像几何特征和变换域相关相结合的图像匹配算法。实验证明了该方法在图像间存在平移和旋转时都有良好的匹配效果。
针对危险物品检测系统中图像匹配技术的应用需求，本文提出了一种可见光图像和亳米波图像之间的匹配方法，通过仿真实验，验证了该方法在一定适应范围内的有效性，从而对危险目标的快速锁定提供了保障，扩展了图像匹配技术的应用领域。
在另外一些场合下，需要对目标进行空间上的定位。多数应用场合下，给出了一个样本图像（Model），它包含着一个特定的目标对象，如一个实际物体，一个符号或字符等等，需要从另一幅包含目标的实际背景图像中寻找这个目标对象的位置，进行定位，也就是判断这幅背景图像或它的一部分是不是我们所要寻找的目标，这时就需要用到图像匹配技术。据Automated Imaging Association MachineVision（自动化图像协会）1998年统计，40%以上的计算机视觉的应用需要图像匹配的技术支持。随着科学技术的发展，图像匹配技术已经成为现代信息处理领域中的一项极为重要的技术，在许多领域内有着广泛而实际的应用。因此，做好对图像匹配技术的深入研究，对推动现代信息处理领域的发展，是密切联系的。
在另外一些场合下，需要对目标进行空间上的定位。多数应用场合下，给出了一个样本图像（Model），它包含着一个特定的目标对象，如一个实际物体，一个符号或字符等等，需要从另一幅包含目标的实际背景图像中寻找这个目标对象的位置，进行定位，也就是判断这幅背景图像或它的一部分是不是我们所要寻找的目标，这时就需要用到图像匹配技术。据Automated Imaging Association MachineVision（自动化图像协会）1998年统计，40%以上的计算机视觉的应用需要图像匹配的技术支持。随着科学技术的发展，图像匹配技术已经成为现代信息处理领域中的一项极为重要的技术，在许多领域内有着广泛而实际的应用。因此，做好对图像匹配技术的深入研究，对推动现代信息处理领域的发展，是密切联系的。
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