算法分析
基于变压器图像的两种匹配算法的研究
孙振宇
(铸林郭勒电业局修试管理处内蒙古锡林浩特026000)
数事其本与质用
摘要：图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间遗行相互对应,寻找对应点或者对应区域，如二维图像匹配中通过比较日标区和提索区中相同大小的窗口的相关系数,取提索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点,得出匹配图像。本文通过对匹配中的2种典型匹配算法进行了研究和总结,得出在不同的情况下试用相应的算法能够快速、准确的得到匹配结果,为以后的研究提供了参考。
关键词:SIFT匹配模版匹配结累分析中图分类号:TM401;TP391.4
文献标识码：A
1引言
SIFT特征匹配算法是BritishColumbia大学大卫.劳伊(David G，Lowe)教投在1999年提出，并于2004对其进行改进的一种匹配算法。
模板匹配是数字围像处理的重要组成部分之一。模板匹配的定义为：使用不同传感器或使用同一传感器获取同一录物的不同方位
图像，在匹配中使用已知图像在另一图像中寻找相应图像。 2SIFT算法匹配
2.1SIFT算法原理
SIFT特征匹配算法是一种基于局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置、尺度、旋转不变量。算法的主要思想就是将函像之间的匹配转化成特征点向量之间的相似性度量。首先，在尺度空间上提取稳定的待匹配特征，也就是指能对图像的变化保持一定的鲁棒性，且当存在物体运动、遮挡以及噪声影响等情况下仍能保持较好可匹配性的特征并对其进行描述。然后，对生成的特征间量进行特征匹配。
2.2SIFT算法特点
(1)检测出的特征是图像的局部特征，它对图像旋转、尺度缩放、亮度变化保持了很好的不变性，算法对仿射变换，视角的不断变化，不同噪声的影响也均要保持一定的稳定性
(2)独特性好，包含的信息量非常丰富，算法同时也可以进行快速、准确的匹配，这就不限于在海量特征数据库中。
(3)多量性，在图像中，即使没有很多的物体，算法也照样可以产生很多SIFT特征向量对。
(4)高速性，同样的图像，用SIFT算法进行匹配的速度是比较快违的；
(5)可扩展性，算法在应用上可以与其他算法结合使用，非常方便。
3模版匹配
3.1模版匹配原理
表4-1SIFT匹配的评价指标
匹配时间/s 5.3
匹配时间/s 2.3
匹配点数/个 1123
情匹配点数/个 176
表4-2模版匹配的评价指标
模服尺寸/KB 3.56
收移日期：2015-10-29
待匹配尺寸/KB 16.5
错误率/% 16
准确度/% 100
文章编号:1007-9416(2015)12-0144-01
简言之就是，利用较小的一个模版图像，在已知的图像中寻找目标，确定模版在图像中的坐标，完成模版匹配。
3.2模版匹配的特点
(1)运算量大。在模版匹配中是逐次寻找，运算量较大(2)效率低。在匹配过程是逐次寻找，运算量大，效率低。
(3)经验性，模版的大小一般根据经验确定，导致存在一些不确定性。
4匹配结果分析
在matlab软件编程，进行匹配实验，我们可以看到如下的结果。 4.1SIFT匹配结果分析
SIFT匹配的评价指标如表4-1。
在实验中，我们可以得到SIFT算法匹配的特征，在时间上， SIFT算法的匹配时间为5.3s,这是因为在匹配过程中，算法要提取图片中全部的特征点进行匹配，时间相应变长，在稳定性上，SIFT算法在匹配时取决于图片的质量，质量越好，特征点越多，匹配效果就越好，算法本身的特性上，SIFT算法可以不受到噪声、旋转、缩放，光照等的影响，匹配效果较好。
4.2模版匹配结果分析
模版匹配的评价指标如表4-2。
模版匹配的特征可以总结如下，在时间上，模版匹配时闻为 2.3s，在匹配时间上取决于模版的大小，模版越小，匹配时间越短；在稳定性方面，模版匹配有优势，模版是基于已知图像，在图像未
知区域匹配。 5结语
通过实验，我们可以看到，在匹配实验的时候，我们要根据匹配使用的情形，决定选择那种匹配方法。在稳定性要求比较低的时候，我们可以选择SIFT算法匹配，SIFT算法是特征点的匹配，所以特征点比较重要，模版匹配算法是根据已知的模版在待匹配区寻找要匹配的区域，但是在性能上来说，SIFT算法有巨大的优势，因为SIFT算法对于图像的旋转、光照、缩放、噪声等影响有很好的匹配效果，这些因素都不会影响匹配的效果，模版匹配对这些外部的影响息息相关，面且模版匹配要求模版尽量小，模版大会严重影响匹配时间。参考文献
[1]焦圣喜.孙报字.变压器三维重构中的匹配算法研究[J].电子制作. 2015,Vo1.16.
作者简介：孙振宇(1987一),男，内蒙古赤峰人,颈士研究生，研究方向：电力系统继电保护以及图像处理。 144