1、在圖像處理技術(shù)中，圖像分割和圖像匹配的研究一直深受人們重視，二者的應(yīng)用領(lǐng)域極其廣泛。利用分割技術(shù)能夠獲得圖像中指定目標(biāo)的形狀或者輪框描述，為下一步進(jìn)行目標(biāo)識別打下基礎(chǔ)。將分割出的目標(biāo)與模板圖像進(jìn)行比較，通過圖像匹配技術(shù)最終完成目標(biāo)識別?？梢?，圖像匹配和圖像分割技術(shù)之間存在著密切的聯(lián)系。本文圍繞著基于點(diǎn)集特征的圖像匹配進(jìn)行展開，重點(diǎn)介紹了相干點(diǎn)漂移的點(diǎn)集匹配算法，以及基于四象限思想的分割技術(shù)這兩個(gè)圖像處理的重要課題。
　　(1)本文

2、采用基于四象限思想的方法對序列圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行分割。實(shí)驗(yàn)所采集的數(shù)據(jù)中的目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡似圓形，使用本文介紹的算法，首先對保存好的幀序列數(shù)據(jù)作預(yù)處理（圖像增強(qiáng)、濾波和去噪），然后利用四象限分割的思想，生成背景圖像，通過與原視頻圖像數(shù)據(jù)做似然運(yùn)算來提取前景，經(jīng)過閾值調(diào)整，使每一幀圖像盡量都分割出完整的二值目標(biāo)圖像，并通過形態(tài)學(xué)運(yùn)算消除邊界毛刺，填補(bǔ)空洞位置。最后，將分割出的二值圖像與數(shù)據(jù)庫中的2D汽車模型做相似性匹配實(shí)驗(yàn)；
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3、2)本文提出一種基于距離閾值約束的相干點(diǎn)漂移匹配算法。在點(diǎn)集進(jìn)行配準(zhǔn)前，利用歐式距離閾值法對非精確模板點(diǎn)集進(jìn)行重采樣，剔除非精確模板點(diǎn)集中距離目標(biāo)點(diǎn)集過大和過小的離散點(diǎn)，將得到較為精確的點(diǎn)集作為CPD迭代的初始點(diǎn)集，同時(shí)在進(jìn)行點(diǎn)集配準(zhǔn)時(shí)魯棒性權(quán)值?設(shè)為趨于0的較小值。仿真實(shí)驗(yàn)中，通過非精確模板點(diǎn)集和目標(biāo)點(diǎn)集的匹配與精確模板點(diǎn)集和目標(biāo)點(diǎn)集的匹配的實(shí)驗(yàn)比較，可以看出使用本算法對點(diǎn)集進(jìn)行重采樣后，解決了權(quán)值的選取不當(dāng)問題，提高了原CPD配準(zhǔn)的