图像匹配所用方法总结
图像匹配是应用一定的算法在两幅图或者多幅图中识别同名点。图像匹配主要分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。
模版匹配
模版匹配是基于像素的匹配，用来在一幅大图中搜索查找模版图像位置。与2D卷积一样，用模版图像在输入图像上滑动，并在每一个位置为堆模版图像和与其对应的输入图像的子区域进行进行比较。
模版匹配规则：
- 平均绝对差算法（MAD）
该算法思路计算都比较简单，匹配精度高；但该方法运算量大，堆噪声特别敏感。 - 绝对误差和算法（SAD）
- 误差平方和算法（SSD）
- 平均误差平方和算法（MSD）
- 归一化积相关算法（NCC）
- 序贯相似性检测算法（SSDA）
- hadamard变换算法（SATD）
特征匹配
1、SIFT特征匹配
2、FLANN匹配器
3、FLANN单应性匹配
深度学习的方法
总结：
模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。
模版匹配是基于像素的，特征匹配是基于区域的，特征匹配在考虑像素灰度的同时还考虑诸如空间整体特征，空间关系等因素。
特征是图像内容的抽象描述，与基于灰度的匹配方法相比，特征相对于几何图像和辐射度影响来说更不容易变化。但特征图的提取方法计算代价大，并且需要一定的自由参数和事先按照经验选取的阈值，因而不便于实时应用，同时，在纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较少，使局部特征的提取比较困难。另外，特征的匹配方法的相似性度量也比较复杂，往往以特征属性，启发式方法及阈值相结合的来确定度量方法。
在实际应用中，优先选择模版匹配，其次选择特征匹配，最后选择深度学习的方式。
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