摘要：在科学技术的快速发展的同时，数字图像的采集和传输的途径不断增加，以及相关设备的大量应用，数字图像的数据量大幅上升，使得图像匹配在数字图像的研究中占有重要地位，而图像的相似度研究是图像匹配领域中的一个非常重要的基本问题。图像相似度是根据图像的一些灰度，纹理，形状等特征，对图像进行比较以便计算图像的相似度。

本课题是关于对图像特征提取和图像相似度计算等相关算法的内容研究，通过MATLAB软件工具对研究过程进行编程及呈现结果。首先利SIFT(Scale-invariant feature transform)算法提取图像特征点，找到相似特征点对并连接起来，再分析图像在尺度，旋转，噪声，滤波变化下的匹配效果。

本文同时采用基于灰度值对图像相似度的研究，并通过互信息，互相关，图像直方图，闵氏距离的方法计算图像的相似度。最后通过MATLAB GUI实现原图像与待匹配图像的相似度计算的操作及结果显示。

关键词：图像相似度  特征提取  SIFT算法  互相关  互信息  直方图  闵氏距离  MATLAB GUI

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1研究意义和目的-1

1.2国内外研究现状-1

1.3课题主要研究内容-2

1.4内容组织-3

2. MATLB GUI实现图像相似度分析-4

2.1 MATLAB简介-4

2.2 MATLAB GUI简介-5

2.3MATLAB GUI设计-7

2.3.1图像获取模块-8

2.3.2图像处理模块-9

2.3.3图像相似度模块-10

2.4本章小结-10

3.图像相似度的基本理论-11

3.1图像相似度相关概念-11

3.1.1.数字图像-11

3.1.2.图像匹配-11

3.1.3图像特征-11

3.1.4图像特征点-12

3.1.5.图像灰度-12

3.2图像相似度的算法分类-13

3.2.1基于图像点特征的相似度分析算法-13

3.2.2基于图像灰度的相似度分析算法-13

3.3本章小结-13

4.基于SIFT的图像特征点的相似度算法实现-14

4.1SIFT算法的基本原理-14

4.1.1SIFT算法的特点-14

4.1.2SIFT算法的操作步骤-14

4.2算法的具体实现-19

4.2.1图像在尺度变化下的匹配效果-20

4.2.2图像在旋转变化下的匹配效果-21

4.2.3图像在噪声影响下的匹配效果-22

4.2.4图像在滤波影响下的匹配效果-23

4.4本章小结-24

5.基于图像灰度的相似度算法实现-25

5.1归一化互相关相似度算法-25

5.1.1算法的基本原理-25

5.1.2算法的具体实现-25

5.2 归一化互信息相似度算法-26

5.2.1算法的基本原理-26

5.2.2算法的具体实现-27

5.3图像直方图的相似度算法-28

5.3.1算法的基本原理-28

5.3.2算法的具体实现-29

5.4闵氏距离的相似度算法-30

5.4.1算法的基本原理-30

5.4.2算法的具体实现-31

5.5本章小结-32

6. 总结与展望-33

6.1总结-33

6.2后续工作展望-33

参考文献-34

致谢-35