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　　浅议视觉导航的特征匹配算法的研究论文 视觉导航的特征匹配算法的论文导读：本论文是一篇关于视觉导航的特征匹配算法的的优秀论文范文,对正在写有关于匹配论文的写有一定的参考和指导作用, 摘要：视觉导航是依据视觉图像，利用图像处理、计算机视觉、模型识别等相关技术获取运动体的运动信息和空间位置信息，实现导航，在这里着重研究了图像处理技术。SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征匹配算法是Loage, using image processing, puter vision, pattern recognition and other related technologies for moving body motion information and spatial location information to achieve navigation. Here focuses on the image processing technology. Modern society has entered the information age, peoples living standards are rising, the image information processing capacity and level is also rising, more attention has also been correspondingly, research and more ) feature matching algorithm is proposed by Loage feature matching algorithm, is the image feature matching applications hotspot. This gives the scale space first method of generating extreme point is detected; then gives SIFT feature point extraction step and the precise method of positioning extreme points; then neighboring pixels based on feature points of the gradient and bee Fang Xiangsheng Description of key vectors; final feature vector based matching method is given, the SIFT feature points extracted and applied to the image matching. Experimental results sho has strong ability to match and robustness, it is a good image matching algorithm. After the presentation also outlined SIFT SIFT extensions and applications and their parison. 　　Key image matching SIFT descriptor. 第一章 ：绪论1 1.1论文研究的背景，目的及意义1 1.2视觉导航国内外研究现状2 2.1移动机器人导航3 2.2智能车辆导航3 1.3论文研究的主要内容5 第二章 ：图像匹配5 2.1.图像匹配技术的背景和意义6 2.2.图像匹配技术的定义6 2.3.图像匹配算法分类7 2.3.1基于灰度相关的匹配算法7 2.3.2基于特征的图像匹配算法8 2.3.3.两类匹配算法的比较9 第三章 ：尺度空间理论9 3.1尺度空间理论9 3.2高斯尺度空间10 第四章 ：SIFT特征匹配11 4.1 SIFT特征的定义11 4.2 SIFT特征的主要特点12 4.3 SIFT主要思想13 第五章 ：SIFT算法实现步骤13 5.1 SIFT算法实现步骤简述:13 5.2 SIFT算法实现物体识别三大工序13 5.3 SIFT算法详细14 5.3.1空间极值点检测15 5.3.2精确确定极值点位置17 5.3.3关键点方向分配17 5.3.4特征点描述子生成18 第六章 ：SIFT特征提取试验结果：20 第七章 ：SIFT算法特点及应用：20 7.1 SIFT算法的特点：20 7.2 SIFT算法的应用：21 7.3 SIFT算法的扩展和改进：21 结束语24 致谢25　　第一章