常用的图像匹配算法及优缺点有哪些?

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图像匹配的方法很多,一般分为两大类,一类是基于灰度匹配的方法,另一类是基于特征匹配的方法。

(1)基于灰度匹配的方法。也称作相关匹配算法,用空间二维滑动模板进行图像匹配,不同算法的区别主要体现在模板及相关准则的选择方面。

(2)基于特征匹配的方法。首先在原始图像中提取特征,然后再建立两幅图像之间特征的匹配对应关系。常用的特征匹配基元包括点、线、区域等显著特征。图像特征相比像素点数量杀过少很多,特征间的匹配度量随位置变化尖锐,容易找出准确的匹配位置,特征提取能大大减少噪声影响,对灰度变化、形变和遮挡有较强的适应力。

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