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计算机视觉与深度学习 | 图像匹配算法综述

图像匹配算法综述

图像匹配

      • 图像匹配算法综述
  • 一、算法分类
  • 二、经典算法原理与公式
    • 1. **SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)**
    • 2. **ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)**
    • 3. **模板匹配(归一化互相关,NCC)**
    • 4. **SuperPoint(深度学习)**
  • 三、代码示例
    • 1. **SIFT 特征匹配(OpenCV)**
    • 2. **ORB 特征匹配(OpenCV)**
    • 3. **模板匹配(NCC)**
  • 四、算法对比与选择
  • 五、未来趋势
  • 六、参考文献

图像匹配是计算机视觉中的核心任务,旨在找到两幅或多幅图像之间的对应关系(如关键点、区域或整体内容)。其应用包括目标识别、图像拼接、三维重建、SLAM(即时定位与地图构建)等。以下从算法分类、原理、公式和代码实现角度展开。


一、算法分类

  1. 基于特征的方法

    • 代表算法:SIFT、SURF、ORB、AKAZE、BRISK
    • 特点:提取图像局部特征点(关键点)和描述符,通过描述符相似度匹配。
  2. 基于区域的方法

    • 代表算法:模板匹配(如归一化互相关)、相位相关
    • 特点:直接比较图像局部区域的像素值或频域信息。
  3. 基于深度学习的方法

    • 代表算法:SuperPoint、D2-Net、LoFTR、Siamese Networks
    • 特点:利用神经网络提取鲁棒特征或直接预测匹配关系。

二、经典算法原理与公式

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