小波分析在图像匹配中的应用研究
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摘要
本论文综述了目前国内外图像匹配技术的现状和发展趋势，并对部分匹配方
法做出了详细的分析和具体实现。
详细的分析了小波滤波技术和二维信号采样，指出了将传统的图像匹配技术
和小波滤波技术结合是解决图像匹配技术的有效途径，同时指出对于二维自然景
物五株抽取法也是一种有效的滤波方案。
重点研究了小波滤波技术、分形技术在模板匹配中的应用，以及小波滤波的
具体设计。不同的滤波方案，不同的匹配方法，以及结合方法的不同就可以形成
不同的匹配算法。在分析匹配方法的同时，提出了一种改进的匹配算法；在分析
小波平移性时，改进了小波滤波方法，并做出了仿真试验。本论文还将小波技术
用于消噪上，收到了良好的效果，并根据试验结果以及自己的体会作了具体的分
析。此外，本论文还讨论了小波与分形有密切的关系。
最后，本论文将面向对象和组件技术应用于在图像处理软件的设计中，并在
VC++6．0环境下实现了图像匹配技术。
The status and the development trend of the image matching is Analyzed in this paper. And some of the matching methods are realized. After Having a research on wavelet analysis and the sampling of two dimension signals, it is pointed out that it is a good method that compounds wavelet method with image matching, simultaneously indicated that quincunix decimation is a good method for natural image. A deep research is focused on the application of wavelet method and fractal geometry in image matching and how to design the program of wavelet, and they are embodied. Adopting different sieve methods, different matching methods, and different integrating methods, we can achieve different arithmetics. At that time, I improve two methods: one is used in image matching, the other is adopted in wavelet analysis. They are implemented and simulated. With deeply analyzing the result, I also apply wavelet analysis to reduce image-noise to achieve a good result. Otherwise the relationship of wavelet analysis and fractal method is discussed. Finally, I apply the technology of oop and com to the software design of image processing. And a good result is achieved in vc++6.0.
法做出了详细的分析和具体实现。
详细的分析了小波滤波技术和二维信号采样，指出了将传统的图像匹配技术
和小波滤波技术结合是解决图像匹配技术的有效途径，同时指出对于二维自然景
物五株抽取法也是一种有效的滤波方案。
重点研究了小波滤波技术、分形技术在模板匹配中的应用，以及小波滤波的
具体设计。不同的滤波方案，不同的匹配方法，以及结合方法的不同就可以形成
不同的匹配算法。在分析匹配方法的同时，提出了一种改进的匹配算法；在分析
小波平移性时，改进了小波滤波方法，并做出了仿真试验。本论文还将小波技术
用于消噪上，收到了良好的效果，并根据试验结果以及自己的体会作了具体的分
析。此外，本论文还讨论了小波与分形有密切的关系。
最后，本论文将面向对象和组件技术应用于在图像处理软件的设计中，并在
VC++6．0环境下实现了图像匹配技术。
The status and the development trend of the image matching is Analyzed in this paper. And some of the matching methods are realized. After Having a research on wavelet analysis and the sampling of two dimension signals, it is pointed out that it is a good method that compounds wavelet method with image matching, simultaneously indicated that quincunix decimation is a good method for natural image. A deep research is focused on the application of wavelet method and fractal geometry in image matching and how to design the program of wavelet, and they are embodied. Adopting different sieve methods, different matching methods, and different integrating methods, we can achieve different arithmetics. At that time, I improve two methods: one is used in image matching, the other is adopted in wavelet analysis. They are implemented and simulated. With deeply analyzing the result, I also apply wavelet analysis to reduce image-noise to achieve a good result. Otherwise the relationship of wavelet analysis and fractal method is discussed. Finally, I apply the technology of oop and com to the software design of image processing. And a good result is achieved in vc++6.0.
引文
[1] 徐立中，王慧敏。一种图像处理的新算法。中国图像图形学报。1999．11
[2] 郑南宁，计算机视觉与模式识别 国防工业出版社 1998
[3] Marr D,Poggio T.A theory of human stereo vision.Tech.Rep.AI Memo 451,Artificial Intell.Lab.,Mass,Inst.Technol.,Cambridge,Nov.1997.
[4] 吴立德，计算机视觉 复旦大学出版社1994
[5] 沈庭芝 方子文，数字图象处理及模式识别 北京理工大学出版社 1998
[6] 李世雄，刘家琦编著，小波变换利反演数学基础。北京：地址出版社，1994
[7] 刘贵忠等著 小波分析及其应用 西安电子科技大学出版社 1992
[8] Kenneth.R.Castleman著 朱志刚等译 数字图像处理 电子工业出版社 1998
[9] 赵年松 熊小芸，子波变换与子波分析电子工业出版社 1997
[10] 程正兴，小波分析算法与应用 西安交通大学出版社 2001
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[13] Wen-Hao Wang, Yung-Chang Chen. Image registration by control points pairing using the invariant properties of line segnlents [J] pattern recognition letters,1997,18(3):269
[14] Corvi M, Nicchiotti G. Multiresolution image registration [C] Proc of 1995 International Conference on Image Processing,224
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[16] Dana K, Anandan P. Registration of visible and infrared images [J] SPIE,1993(1957):2
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[23] Jun-Wei Hsieh. Image registration using a new edge-based approach [J] Computer Vision and Image Understanding, 1997,67(2): 112
[24] 孙仲康 沈振康，数字图象处理及其应用 1985．10
[25] C.Munleanu,Digital Area Correlation Tracking by Sequential similiarity Dection ADAO47712 1977
[26] Bamea Dr l.etal,A class of algorithms for digital image registration IEEE Trans Computer, C-21:176～186,1972
[27] C.C.Ormsby,Advanced Scene Matching Techniques,NAECON 1979
[28] 陈宁江 李介谷．用归一化灰度组合法进行图像匹配 红外与激光工程 2000．10
[29] 秦前清 杨宗凯，实剧小波分析西安电子科技大学出版社 1994
[30] 杨福生，小波变换的工程分析与应用 科学出版社 1999．2
[31] 姚天任 孙洪，现代数字信号处理 华中理工大学出版社 2000．3
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[33] 魏海涛 郑南宁 张志华，具有紧支撑的正交小波变换滤波器的设计原理和一种图像精确分解和重构算法 电子学报 2000．10
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[36] Y.Zhang and L.M.Po,Speeding Up Fractal lmage Encoding By Wavelet-Based Block Classification.Electionics Letters Vol.32.No.23 Nov 1996
[37] 陈力军等。迭代函数系统在模板匹配应用中的方法与定理．南京大学学报．2000．9
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[39] 刘富强 钱建生 曹国清，多媒体图像技术及应用 人民邮电出版社 2000．11
[40] 王蜂 邓方林，基于直方图约束的匹配图像该善方法 Vol．6 No．3 Mar．2001
[41] 李建平，小波滤波器系数的解析构造 计算机科学 2000．27
[42] 陈晓棠 余英林，基于四叉树分割利多分辨率相关的快速小波分形编码 计算机应用研究 2000年第3期
[43] 巴拉德 DH，布朗CM著 王东泉 徐心平 赵经伦译，计算机视觉科学出版社 1987
[44] 赵荣椿，数字图像处理导论 西安工业大学 1996．7
[45] 李建平 严中洪，快速小波变换的加速算法(Ⅰ)计算机科学 Vol．28 No.5 2001
[46] 王晓丹 吴崇明，基于MATLAB的系统分析与设计 图像处理西安电子科技大学出版社2000．9
[47] 张覃 陈刚 金以文，基于金字塔正交小波分解的快速分形图像编码，电子学报 Vol 26 No．8 Aug 1998
[48] 袁晓君 任继成 杜威 李华 刘慎权，多分辨率图像的分式层次处理 计算机辅助设计与图形学学报 Vol．13 No．1 2001．1
[49] 范晓峰 施泽生，基于小波矩的新型图形识别算法 计算机工程与应用 2001．7
[50] 陈廷标等编著。“数字图像处理”。北京：人民邮电出版社，1990
[51] 冈萨雷斯 R.C．数字图像处理 李叔梁等译。北京科学出版社1983
[52] 周新伦 柳健 刘志华，数字图像处理国防工业出版社 1986。
[53] Eugene Olafsen等著 王建华等译，MFC Visual C++ 6编程技术内幕 机械工业出版社 2000．2
[54] 周东翔 蔡宣平 孙茂印，基于模糊判别的立体匹配算法 中国图形图象学报 2001．4
[55] 李建平，小波分析和信号处理 重庆出版社 1997
[56] 付光远 叶雪梅 张文君，基于图像物理特征的并行地图匹配算法设汁与研究 计算机工程与应用 2001．11
[57] 张文君，基于MPP(大规模并行处理)系统的地图匹配算法研究 [D] 第二炮兵工程学院硕士学位论文，1998．12
[58] 甘祥超 武栓虎 谈正，基于小波四叉树的图像去噪方法计算机研究与发展 Vol．38 No．3 Mar．2001
[59] 马颂德 张正友，计算机视觉 科学出版社，1998
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[48] 袁晓君 任继成 杜威 李华 刘慎权，多分辨率图像的分式层次处理 计算机辅助设计与图形学学报 Vol．13 No．1 2001．1
[49] 范晓峰 施泽生，基于小波矩的新型图形识别算法 计算机工程与应用 2001．7
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[58] 甘祥超 武栓虎 谈正，基于小波四叉树的图像去噪方法计算机研究与发展 Vol．38 No．3 Mar．2001
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