图像匹配算法
发布日期:2021-06-30 13:52:47
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分类:技术文章
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图像匹配算法分为3类:基于灰度的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于关系的匹配算法
(1)基于灰度的模板匹配算法:模板匹配(Blocking Matching)是根据已知模板图像到另一幅图像中寻找与模板图像相似的子图像。基于灰度的匹配算法也称作相关匹配算法,用空间二维滑动模板进行匹配,不同匹配算法主要体现在相关准则的选择方面,常见的基于模板的匹配算法可以参考下面的链接:
参考:
(2)基于特征的匹配算法:首先提取图像的特征,再生成特征描述子,最后根据描述子的相似程度对两幅图像的特征之间进行匹配。图像的特征主要可以分为点、线(边缘)、区域(面)等特征,也可以分为局部特征和全局特征。
区域(面)特征提取比较麻烦,耗时,因此主要用点特征和边缘特征。
点特征包括:Harris 、Moravec、KLT、SIFT、SURF 、BRIEF、SUSAN、FAST、CENSUS、FREAK()、BRISK()、ORB、光流法()、A-KAZE等。
边缘特征包括:LoG算子、Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。
光流法:
(3)基于关系的匹配算法:建立语义的网络,是人工智能领域在图像处理中的应用,但还没有突破性的进展。
立体匹配:左右相机的匹配,用基于灰度的模板匹配方法,对所有的像素点匹配。
跟踪匹配:前后帧的匹配,用基于特征的匹配算法,对特征点进行匹配,然后根据几个匹配的特征点计算出相机的位姿。
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