摘要：图像匹配技术是计算机视觉和图像处理领域的一项关键技术。图像匹配就是同一景象在不同时间、不同成像条件下，经过相同或者不同的传感器得到的几幅图像在空间上的匹配。SIFT算法是基于尺度空间的局部特征算法，对亮度变化、尺度缩放、旋转都具有不变性。为了提高匹配精度，在图像匹配前要进行图像预处理。本文通过图像平滑和图像增强进行图像预处理的研究。本文对基于SIFT算法的图像匹配技术进行了深入细致的研究，首先介绍了尺度空间理论，然后通过实验对图像预处理进行了研究，最后详细阐述了SIFT特征提取的过程，并用实验进行了特征匹配分析。实验结果证明，SIFT算法在图像尺度缩放、亮度变化、不同方位视角下都能对图像进行快速、准确的匹配。

关键字：图像匹配，SIFT算法，特征提取，尺度空间，图像预处理

目录

摘要

Abstract

1　绪论-4

1.1  背景及意义-4

1.2  研究现状-4

1.3  本文的主要内容和结构-5

2  图像匹配技术-5

2.1  图像匹配的定义-5

2.2  图像匹配的流程和关键要素-5

2.3  图像匹配方法的分类-7

3  尺度空间理论-8

3.1  尺度空间概述-8

3.2  高斯尺度空间-9

4  图像预处理-9

4.1  图像平滑-9

4.2  图像增强-12

5  基于尺度不变特征变换的图像匹配算法-14

5.1  SIFT算法基本概念-14

5.2  SIFT算法的实现步骤概述-14

5.3  SIFT特征向量的生成-15

5.4  SIFT特征向量的匹配-19

6  实验结果及分析-20

6.1  SIFT特征提取实验结果-20

6.2  特征匹配实验结果-22

结论-25

参考文献-26

致谢-28

附录-29