1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，微裝配技術(shù)、微機(jī)器人導(dǎo)航、生物工程等領(lǐng)域的微小尺度應(yīng)用亟待人們?nèi)パ芯?，而顯微視覺系統(tǒng)是這些微小尺度的應(yīng)用領(lǐng)域中不可缺少的組成部分。圖像的特征提取及其匹配算法一直以來是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要步驟和研究熱點(diǎn)，在顯微立體視覺中也是一個難點(diǎn)。因此，深入研究顯微圖像的特征提取及其匹配算法具有十分重要的意義。
　　 與常規(guī)尺度圖像相比，顯微圖像有一些不利于特征提取及匹配計算的特點(diǎn)：如受景深影響嚴(yán)重導(dǎo)致圖像易于模糊、對

2、光照很敏感容易導(dǎo)致圖像拍攝不穩(wěn)定等。本文對微結(jié)構(gòu)的顯微圖像特征提取及匹配方法進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)顯微圖像中的點(diǎn)、線、面等微結(jié)構(gòu)特征是便于計算和利用的重要特征信息。本文對以上特征進(jìn)行了提取，并將結(jié)果應(yīng)用于顯微視覺系統(tǒng)的光學(xué)參數(shù)標(biāo)定和顯微圖像目標(biāo)的三維重建。
　　 首先，本文研究和比較了多種局部特征檢測算子在顯微圖像上的特征提取和匹配效果，經(jīng)過大量測試發(fā)現(xiàn)這些算子難以符合本文的重建要求。
　　 其次，本文研究了將局部和全局相結(jié)合

3、的特征提取匹配算法，分別把ASM算法和PS算法(pictorial structures)用于顯微圖像的特征點(diǎn)提取匹配，結(jié)果表明PS算法具有良好地特征提取和匹配能力，但是對光照敏感。
　　 由于在實(shí)驗(yàn)條件下，光照的細(xì)微變化會導(dǎo)致顯微視覺圖像質(zhì)量的劇烈變化，傳統(tǒng)的PS算法無法實(shí)現(xiàn)微結(jié)構(gòu)特征正確提取。因此本文針對該問題，又將一種局部自相似描述子引入到PS算法中，建立了一種具有光照不變特性的Similarity-Pictorial S