图像特征提取与匹配算法研究及其在印刷品图像检测中的应用的中期报告

图像特征提取与匹配算法研究及其在印刷品图像检测中的应用的中期报告引言：在计算机视觉中，图像匹配是指在不同图像集中寻找相似或相同对象的过程。图像匹配技术在计算机视觉领域中有着广泛的应用，如卫星遥感，医学

图像特征提取与匹配算法研究及其在印刷品图像检测 中的应用的中期报告 引言： 在计算机视觉中，图像匹配是指在不同图像集中寻找相似或相同对 象的过程。图像匹配技术在计算机视觉领域中有着广泛的应用，如卫星 遥感，医学图像处理，机器人视觉等。当然，本文主要研究其在印刷品 图像检测中的应用。而图像特征提取是图像匹配的前提，因此，本文将 围绕着这两个主题进行研究和探讨。 一、图像特征提取 图像特征提取是将图像转化为数量化的特征表示，以便计算机更方 便地处理和识别图像。图像特征提取的目标是从图像中提取出具有代表 性的信息，并剔除多余的信息，以达到简化数据和分析的目的。通常情 况下，图像特征提取被分为以下两个步骤： 特征检测：在这一步骤中，算法通过寻找像角点等重要的局部特征 来确定图像的关键点或边缘等特征位置。 特征描述：在这一步骤中，算法通过计算图像关键点周围的像素值 来生成一个描述该关键点的数学向量。 图像特征提取有很多具体的算法，例如SIFT算法，SURF算法， ORB算法等。这些算法虽然不同，但目的是一样的，即提取在旋转、光 照和尺度变换下稳定的特征点，以便进行后续的图像匹配和识别。 二、图像特征匹配 图像特征匹配是通过比较不同图像中的特征向量来确定它们是否表 示同一对象或地物。图像特征匹配通常被分为以下几类：