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
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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。
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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。
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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。