圖像匹配算法綜述
圖像匹配
- 圖像匹配算法綜述
- 一、算法分類
- 二、經典算法原理與公式
- 1. **SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)**
- 2. **ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)**
- 3. **模板匹配（歸一化互相關，NCC）**
- 4. **SuperPoint（深度學習）**
- 三、代碼示例
- 1. **SIFT 特征匹配（OpenCV）**
- 2. **ORB 特征匹配（OpenCV）**
- 3. **模板匹配（NCC）**
- 四、算法對比與選擇
- 五、未來趨勢
- 六、參考文獻
圖像匹配是計算機視覺中的核心任務，旨在找到兩幅或多幅圖像之間的對應關系（如關鍵點、區域或整體內容）。其應用包括目標識別、圖像拼接、三維重建、SLAM（即時定位與地圖構建）等。以下從算法分類、原理、公式和代碼實現角度展開。
一、算法分類
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基于特征的方法
- 代表算法：SIFT、SURF、ORB、AKAZE、BRISK
- 特點：提取圖像局部特征點（關鍵點）和描述符，通過描述符相似度匹配。
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基于區域的方法
- 代表算法：模板匹配（如歸一化互相關）、相位相關
- 特點：直接比較圖像局部區域的像素值或頻域信息。
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基于深度學習的方法
- 代表算法：SuperPoint、D2-Net、LoFTR、Siamese Networks
- 特點：利用神經網絡提取魯棒特征或直接預測匹配關系。
