【摘 要】
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图像获取技术的发展态势一日千里,采集的图像信息也愈发丰富.这无疑给图像处理技术带来了挑战与机遇.历年来,不少学者提出了许多优秀的图像处理算法.本文重点对基于局部不变特征的图像匹配算法进行了讨论与分析,本文主要工作如下:（1）介绍了基于梯度直方图的局部描述子和基于二进制字符串的局部描述子的原理及特点.对于SIFT描述子,解释了其通过两个共线特征向量用L2范数归一化后结果相同实现光照不变性的数学原理.
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图像获取技术的发展态势一日千里,采集的图像信息也愈发丰富.这无疑给图像处理技术带来了挑战与机遇.历年来,不少学者提出了许多优秀的图像处理算法.本文重点对基于局部不变特征的图像匹配算法进行了讨论与分析,本文主要工作如下:（1）介绍了基于梯度直方图的局部描述子和基于二进制字符串的局部描述子的原理及特点.对于SIFT描述子,解释了其通过两个共线特征向量用L2范数归一化后结果相同实现光照不变性的数学原理.对于PCA-SIFT描述子,主要思想在于降维,而解决这个问题的方式就是将协方差矩阵尽可能对角化,解释了其选择协方差矩阵进行降维原因.对于GIOH描述子,主要思想是做了坐标系变换,用对数极坐标替代笛卡尔坐标系,将图像上的旋转和尺度的变化转化成沿相应坐标轴上的位移,解释了实现旋转不变性和尺度不变性的原理.对于DAISY描述子,解释了其利用高斯卷积的可分离性实现稠密而快速地提取特征的数学原理.通过严谨的数学证明,为特征提取性能做出理论解释,为传统图像局部不变特征匹配算法打破瓶颈期提供理论基础和研究方向.（2）针对不同拍摄视角、尺度、背景、光照强度等多重因素干扰问题,本文提出了提出一种基于SURF算法识别车牌号码的新模型,其能为边缘信息提供高系数,为背景信息提供低系数,借助SURF特征矩阵的行协方差系数分布定义车牌行候选区域的特征,从而得到多个差异明显的分块区域,并提出一个新的四维特征描述符精准提取车牌行候选区域,最后基于Hessian矩阵对车牌字符结构特征的度量实现对车牌区域的判别.由于新的四维特征描述符提取的特征辨别度高,因此尽管车牌不同程度上存在在光照、遮挡等多重干扰因素影响下,仍然能保持较高的识别准确率.
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