计算机视觉中的图匹配方法研究
如何进行高效的图像匹配和图像配准
如何进行高效的图像匹配和图像配准图像匹配和图像配准是计算机视觉领域中常见的任务，其目的是通过计算机算法将两幅或多幅图像进行比较，从而找出它们之间的相似性或者进行图像的对齐。
本文将介绍一些高效的图像匹配和图像配准的方法。
一、图像匹配图像匹配即是将一幅图像中的特征在另一幅图像中找到对应物体或者区域。
下面是一些常见的图像匹配方法：1.特征点匹配特征点匹配是最常见的图像匹配方法之一，它通过在图像中提取特征点，并计算特征点的描述子，然后使用某种度量来比较两幅图像的特征点，找出最相似的特征点对。
常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。
2.直方图匹配直方图匹配是一种基于图像全局颜色或纹理分布的匹配方法，它将图像的直方图进行比较，通过计算直方图之间的相似性度量来进行匹配。
直方图匹配适用于颜色和纹理信息较为明显的图像匹配任务。
3.模板匹配模板匹配是一种基于像素点灰度值的匹配方法，它通过将一个预定义的模板图像滑动或者扫描到待匹配图像上，计算模板和图像之间的相似性度量，从而找到最佳匹配位置。
模板匹配适用于物体检测和目标跟踪等应用场景。
4.特征描述子匹配特征描述子匹配是一种将图像中的局部特征点的描述子进行比较的匹配方法，它通过计算特征点描述子之间的相似性度量找到最佳匹配。
常用的特征描述子匹配算法包括基于二值描述子的BRISK和ORB，基于二进制描述子的BRIEF和FREAK，以及基于浮点数描述子的SIFT、SURF和AKAZE等。
二、图像配准图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐，使得它们在空间上或者几何上具有一致性。
下面是一些常用的图像配准方法：1.特征点配准特征点配准是将两幅图像中的特征点进行对应的一种配准方法，它通过计算特征点的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像的特征点对应一致。
常用的特征点配准方法包括RANSAC、LMS和Hough变换等。
2.像素级配准像素级配准是将两幅图像的像素进行一一对应的配准方法，它通过计算图像间的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像在几何上对应一致。
图像匹配的算法种类和原理
图像匹配的算法种类和原理
图像匹配是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，用于判断两个或多个图像之间的相似性或是否存在某种关联。
以下是几种常见的图像匹配算法和其原理：
1. 直方图匹配：该算法基于图像的颜色分布，通过比较两个图像的直方图来评估它们的相似性。
直方图是一种将图像像素值与其频率关联起来的统计工具。
2. 特征点匹配：该算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，然后比较两个图像中的特征点之间的距离或相似性来确定它们之间的匹配关系。
常见的特征点匹配算法包括SIFT、SURF 和ORB。
3. 模板匹配：该算法使用一个预先定义好的模板图像，将其与输入图像进行比较，找出最佳匹配的位置。
模板匹配算法通常使用相关性或差异性度量来评估匹配程度。
4. 形状匹配：该算法旨在比较图像中的形状特征，例如提取图像边界上的轮廓，并计算它们之间的相似性。
形状匹配通常与图像分割和轮廓提取技术结合使用。
5. 神经网络匹配：近年来，深度学习和卷积神经网络（CNN）等技术的发展为图像匹配带来了新的突破。
使用深度神经网络，可以学习到更高级别的特征表示，并通过训练模型来实现图像匹配任务。
这些算法各有优缺点，并且在不同应用场景下具有不同的适用性。
在实际应用中，经常需要结合多种算法来实现更准确的图像匹配结果。
基于SIFT特征的图像匹配技术研究
基于SIFT特征的图像匹配技术研究一、引言图像匹配技术作为计算机视觉领域的核心技术，具有广泛的应用前景，如拍照搜索、视觉地图构建、安防监控等领域。
图像匹配技术通过对图像的特征提取和匹配，实现不同场景下图像的匹配，为实现人工智能的目标提供了有力的支持。
SIFT特征是一种局部图像特征，由于具有特征独特、不受光线、视角等因素影响的优点，被广泛应用于图像匹配领域。
本文将从图像匹配的基本原理、SIFT特征提取及匹配算法等方面，深入研究基于SIFT特征的图像匹配技术。
二、基本原理1.图像匹配图像匹配是指在两个或多个图像中寻找相同或相似的目标。
其基本流程包括特征提取、特征匹配、求解相对姿态和目标的三维位置等步骤。
其中特征提取和匹配是图像匹配技术的核心。
在特征提取过程中，一种常见的方法是对图像进行降维处理，通过减少图像中的冗余信息，提取出与目标相关的有用信息。
在特征匹配过程中，通过对两幅图像中的特征点进行匹配，得到两幅图像中特征点间的对应关系，进而求解相对姿态和三维位置。
2.SIFT特征SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种局部图像特征，由David Lowe于1999年提出。
SIFT特征具有以下特点：（1）尺度不变性：通过高斯差分函数，实现对图像的多尺度分解，提取出具有不同尺度的特征点，并保持在不同大小的图像中也能被识别。
（2）旋转不变性：通过对每个特征点周围进行旋转不变性的描述，确保特征点描述符不受旋转角度的影响。
（3）光照不变性：通过对图像进行归一化，使特征点描述符不受光照、阴影等因素的影响。
（4）特征独特性：SIFT特征通过对图像的局部邻域进行描述，从而提取出具有独特性和区分度的特征点。
三、SIFT特征提取算法SIFT特征提取算法主要分为四个步骤，分别是关键点检测、方向分配、特征描述和特征匹配。
1.关键点检测关键点检测是SIFT算法的第一步，其目的是在图像中寻找稳定的局部特征点。
图像特征检测与匹配方法研究综述
图像特征检测与匹配方法研究综述图像特征检测与匹配是计算机视觉领域的重要研究方向，它在许多实际应用中发挥着关键作用，如图像检索、目标识别和三维重建等。
本文对图像特征检测与匹配方法进行综述，主要包括特征检测算法、特征描述算法和特征匹配算法三个方面。
一、特征检测算法特征检测算法旨在寻找图像中的稳定不变性特征点，以便用于后续的特征描述和匹配。
常用的特征检测算法包括Harris角点检测算法、SIFT 算法和SURF算法等。
1. Harris角点检测算法：该算法通过计算图像的局部灰度变化，寻找具有最大角度变化的像素。
它能够有效检测出图像中的角点，但对于尺度变化和旋转不变性较差。
2.SIFT算法：SIFT算法通过构建高斯金字塔和尺度空间极值检测，寻找出图像中的尺度不变的关键点。
同时，通过计算局部图像的梯度方向直方图，生成特征向量描述子，实现图像的匹配。
3. SURF算法：SURF算法是SIFT算法的改进版本，采用了一种快速的积分图像技术，大大提高了计算效率。
SURF算法在计算图像的尺度空间极值点时，使用了一种基于Hessian矩阵的指标，检测出更加稳定的特征点。
二、特征描述算法特征描述算法利用特征点周围的图像信息，生成唯一且具有区分度的特征向量。
常用的特征描述算法有SIFT描述子、SURF描述子和ORB描述子等。
1.SIFT描述子：SIFT描述子通过计算特征点周围的梯度信息，生成128维的特征向量。
它具有较强的区分度和旋转不变性，在图像匹配任务中表现较好。
2. SURF描述子：SURF描述子是一种基于Haar小波特征的描述子，使用了一种积分图像计算方法，降低了计算复杂度。
SURF描述子的维度为64维，具有良好的尺度不变性和旋转不变性。
3.ORB描述子：ORB描述子是一种快速的二值描述子，基于FAST角点检测算法和BRIEF描述子。
它既具有较快的计算速度，又能够保持较好的特征区分度，适用于实时图像处理任务。
三、特征匹配算法特征匹配算法的目标是在不同图像中找到相互匹配的特征点对。
使用计算机视觉技术进行图像配对和匹配的步骤和注意事项
使用计算机视觉技术进行图像配对和匹配的步骤和注意事项随着计算机视觉技术的快速发展，图像配对和匹配已成为许多应用领域的重要问题。
从图像识别到人脸验证，图像配对和匹配可以帮助我们识别物体、人脸、场景等，并将其与已知的数据库进行比对。
在本文中，我们将介绍使用计算机视觉技术进行图像配对和匹配的基本步骤和需要注意的事项。
步骤一：数据收集和预处理图像配对和匹配的第一步是收集图像数据并进行预处理。
首先，我们需要收集包含要配对和匹配的图像的样本数据集。
这些样本图像可以来自各种来源，例如图像数据库、网络或自行收集。
然后，我们需要对图像进行预处理，包括图像改变大小、灰度化、降噪等操作。
这些预处理步骤有助于减少噪声并提高图像质量，从而提高后续配对和匹配的准确性。
步骤二：特征提取特征提取是图像配对和匹配的关键步骤之一。
在这一步骤中，我们使用计算机视觉算法来提取与目标物体或人脸等相关的特征。
这些特征可以是图像的边缘、纹理、形状或其他高级特征。
一般来说，特征提取算法应该具备对于不同图像的鲁棒性，能够提取到具有较高区分度的特征。
步骤三：图像配对和匹配在完成特征提取之后，我们可以使用各种图像配对和匹配的算法将待匹配的图像与样本数据集进行比对。
常见的算法包括基于特征的匹配算法、基于深度学习的匹配算法等。
例如，如果我们要对人脸进行匹配，可以使用人脸特征描述符来计算两个人脸之间的相似度。
通过比较相似度，我们可以判断两个图像是否匹配。
步骤四：结果评估和反馈图像配对和匹配的结果评估是非常重要的。
评估结果的准确性可以帮助我们了解算法的性能，并对算法进行优化和改进。
常用的评估指标包括正确匹配率、错误匹配率、误报率等。
根据评估结果，我们可以对图像配对和匹配的算法进行调整和改进，以提高准确性和性能。
注意事项：1. 数据集要具有代表性：数据集的收集应该涵盖到我们想要识别和匹配的各种图像样本，以确保算法的鲁棒性和泛化能力。
2. 特征的选择和提取：在特征提取过程中，选择合适的特征对于配对和匹配的准确性至关重要。
基于SIFT算法的图像匹配研究
基于SIFT算法的图像匹配研究近年来，随着计算机视觉领域的发展，图像匹配成为一个热门的研究领域。
图像匹配是指在两个或多个图像之间找到相同或相似的内容。
在许多应用程序中，如图像检索、物体识别、拼接和增强，图像匹配是一个至关重要的问题。
其中，SIFT算法是一种流行的技术，它已被广泛应用于图像拼接、物体识别等各种领域。
SIFT算法是由David Lowe于1999年提出的一种图像特征提取算法。
它的主要思想是通过从图像中提取出具有唯一性和不变性的特征点，来进行图像匹配。
在提取特征点时，SIFT算法涉及到多个步骤，如高斯差分金字塔和尺度空间极值点检测。
特征点提取完成后，SIFT算法使用局部图像描述符来描述这些特征点，这些描述符对图像旋转、尺度和亮度变化具有不变性。
在使用SIFT算法进行图像匹配时，首先需要在两个图像中提取特征点。
然后，通过匹配这些特征点来计算它们之间的相似性。
如果特征点的相似性得分高于阈值，则认为它们是匹配的。
在实践中，SIFT算法虽然非常流行，但也存在一些缺点。
由于SIFT算法需要计算复杂的高斯差分金字塔和尺度空间极值点检测，因此它的计算复杂度非常高。
此外，SIFT算法对于光照变化和旋转变换比较敏感，这会导致匹配结果的不准确。
为了克服这些缺点，研究人员提出了一些改进的SIFT算法。
例如，SURF算法使用快速的Hessian矩阵检测技术代替了SIFT算法中的高斯卷积和Laplacian检测。
这使得SURF算法具有更快的计算速度和更高的稳定性。
此外，ORB算法使用快速响应二进制特征来代替SIFT算法中的变量高斯模板和Haar小波变换。
这使得ORB算法在特征提取和匹配方面更加高效和准确。
除了SIFT算法，还有许多其他的图像特征提取算法，如SURF、ORB、FAST、BRIEF等。
每种算法都有其优缺点，研究人员需要在不同应用场景下选择最适合的算法。
总之，基于SIFT算法的图像匹配研究在计算机视觉领域发挥了重要作用。
图像特征点提取及匹配算法研究论文
图像特征点提取及匹配算法研究论文1.SIFT算法：SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种经典的图像特征点提取算法。
该算法首先使用高斯滤波器对图像进行多尺度的平滑处理，然后使用差分算子来检测图像中的关键点，最后计算关键点的主方向和描述符。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，对于图像中存在较大尺度和角度变化的情况下仍能提取出稳定的特征点。
2.SURF算法：SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种快速的特征点提取算法，它在SIFT算法的基础上进行了优化。
SURF算法使用Haar小波响应来检测图像中的特征点，并使用积分图像来加速计算过程。
此外，SURF算法还使用了一种基于方向直方图的特征描述方法，能够提取出具有旋转不变性和尺度不变性的特征点。
3.ORB算法：ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种快速的特征点提取和匹配算法。
该算法结合了FAST角点检测算法和BRIEF描述符算法，并对其进行了改进。
ORB算法利用灰度值的转折点来检测图像中的角点，并使用二进制字符串来描述关键点，以提高特征点的匹配速度。
ORB算法具有较快的计算速度和较高的匹配精度，适用于实时应用。
4.BRISK算法：BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）算法是一种基于二进制描述符的特征点提取和匹配算法。
该算法首先使用田字形格点采样方法检测关键点，然后使用直方图来描述关键点的方向和纹理特征。
最后，BRISK算法使用二进制字符串来表示关键点的描述符，并使用汉明距离来进行特征点的匹配。
BRISK算法具有较快的计算速度和较高的鲁棒性，适用于大规模图像匹配任务。
总结起来，图像特征点提取及匹配算法是计算机视觉领域中的重要研究方向。
本文介绍了一些常用的特征点提取及匹配算法，并对其进行了讨论。
图像匹配算法的研究进展
图像匹配算法的研究进展一、本文概述随着信息技术的飞速发展，图像匹配算法在诸多领域，如人脸识别、物体追踪、自动驾驶、医学影像分析以及遥感图像处理等，都发挥着越来越重要的作用。
图像匹配算法的核心在于通过一定的算法和策略，从大量图像中快速准确地找到目标图像，或者从同一场景的不同图像中找出相似或相同的部分。
本文旨在探讨图像匹配算法的研究进展，包括经典的算法、新兴的算法以及它们在不同领域的应用。
我们将回顾传统的图像匹配算法，如基于特征的方法、基于灰度的方法等，分析它们的优缺点以及适用场景。
然后，我们将重点介绍近年来兴起的深度学习在图像匹配领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）、孪生网络（Siamese Network）等，以及它们在提高匹配精度和效率方面的突出表现。
我们还将讨论图像匹配算法在实际应用中面临的挑战，如光照变化、视角变化、遮挡等问题，以及针对这些问题的解决方案。
我们将展望图像匹配算法的未来发展趋势，包括算法性能的进一步提升、多模态图像匹配的研究、以及在大规模图像数据库中的应用等。
通过本文的综述，我们希望能够为读者提供一个全面而深入的图像匹配算法研究进展的概览，同时也为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、图像匹配算法的基本原理图像匹配算法是计算机视觉领域的一个核心问题，它旨在从大量图像中找出具有相似性或相关性的图像。
这些算法的基本原理主要基于特征提取和相似性度量两个方面。
特征提取是图像匹配算法的首要步骤。
在这一过程中，算法会从图像中提取出关键信息，这些信息通常是对图像内容的抽象描述，如边缘、角点、纹理、颜色分布等。
这些特征的选择对后续的匹配效果至关重要，因为它们需要既能代表图像的主要内容，又具有一定的鲁棒性，能够在不同的光照、视角、尺度等条件下保持一致。
相似性度量是图像匹配算法的另一关键步骤。
在提取了特征之后，算法需要一种方法来量化两个图像之间的相似性。
常见的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。
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无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.13 July,2019第13期2019年7月计算机视觉中的图匹配方法研究张新强(大连东软信息学院智能与电子工程学院，辽宁大连116023)摘要：计算机视觉在各行各业得到广泛的运用，在图片转化中常常会使用到图匹配的方式来降低误差，提升视觉效果。
通过将两张或两张以上的图进行对比分析，来提高计算机视觉分析的精密度和准确性。
在长期的研究过程中出现了多种图匹配的方法，文章就不同的匹配方法进行综合论述，以期从中找到一些共同之处和创新点，为计算机的图匹配领域提供新的理论资料。
关键词：计算机视觉；图匹配方法；计算机现阶段，计算机视觉要求的精密度和智能化水平越来越高。
影响计算机视觉效果的因素有很多，既有硬件方面的，也有软件方面的问题。
就硬件水平而言，目前,专业摄像头的像素己经达到一个很高的标准，因此，想要实现视觉效果的提升就必须在软件上下功夫，即在算法、系统和图匹配方式上进行优化升级。
本文重点就图匹配的方式进行详细论述，在此之前，关于匹配方式的问题少有论述，本文将弥补图匹配方面理论研究的不足，丰富相关科研资料。
1匹配方式对计算机视觉效果的影响1.1矢量特征描述法矢量特征描述法简而言之就是对线条的描述和刻画，这种技术被广泛地运用于零件制造行业。
这种描述方式更适合对线性指标进行处理，在对色彩丰富、图形复杂的图片进行处理时其精确度就会明显下降。
这是由其工作原理所导致的，不同的工作原理决定了它独有的服务对象和工作效率。
在使用矢量特征描述的方式对现实生活中的图片进行处理时，常常会出现失误率高、系统运行负荷过大等情况。
矢量描述的方法更适合传统的零件加工行业，在节约成本的同时，也能够满足零件生产过程中的基本要求。
对于精密度高、较为复杂的图纸，使用矢量特征表述的方法缺乏专业性，尤其是对产品的精度要求严格的企业，这时就需要使用更为立体、全面的图模型方法。
1.2图模型法图模型法是现阶段最常用的图匹配方法，通过对图片进行精细化处理，对图片的内容进行建模，通过对两种模型具体情况的对比来提高匹配的准确性。
图模型法能够将平面的照片立体化、层次化，使图片不局限于平面上，使用批次对照的方式，使图片对比更加细致化，即使用图模型的方式能够细化像素、曝光、白平衡等因素对照片质量的影响，通过数字化智能处理的方式，让图形中的内容“活起来”。
这种方式适用于多个领域对图片进行匹配的要求。
第一步通过智能化程序快速对图片内容进行扫描；第二步进行建模；第三步根据层次化的模型分层对比或匹配，通过科学合理的匹配方案让图匹配更加高效、便捷2计算机视觉中图匹配方法的组成要点2.1特征空间在图片的拍摄过程中，极易受到人为因素的影响，导致图片的质量存在误差，在构图、亮度、对比度、光照等各个方面，任何一个环节的参数变动都会导致照片存在或多或少的差异，导致匹配过程难度提升。
所谓特征空间就是指在图片匹配环节，图片的具体参数及情况。
不同的图片有不同的参数，在处理时，把握不同图片参数之间的关系，通过电脑进行整体性分析，既要凸显相同点、相似率，更要明确不同点。
图片特征问题是对图片进行处理的第一步，在匹配时，为匹配对象确定一个大致的特征区间，是区间内图片的各项参数保持相对平均的基本方法。
2.2相似性度量在匹配的过程中，依据的是相似度的高低。
相似度既是衡量相似性也是衡量匹配准确性的重要表现形式之一。
在匹配时，应当通过随机的方式，保证不同组都有分工，保证每一组内的图片在特征上的相似度大致满足。
通过数字化的结果保证相似性度量。
通过函数进行相似度的分析，将复杂的数据使用函数表现出来。
相似性的度量方式是建立在函数相似性基础上的，因此，在这一过程中，选择正确的函数公式和回归方程是基础，也是相似性匹配的基本保障0。
2.3搜索空间搜索空间即带估计参数组成的空间。
对参数内容进行初步归纳，从而形成一个一定范围的空间，最后将不同图的参数区间进行匹配。
这种匹配方式使匹配过程更加直观、更富有科学依据。
根据参数的不同，能够反映的不仅是图片的质量，更包含了图片的色彩、内容等因素。
随着互联网技术的发展和计算机成像技术的成熟，电脑显示器也存在失真的情况，因此，使用参数进行匹配的方式更符合计算机的运行特点。
通过细微参数的匹配方式能够反应出肉眼所无法直观看到的差异。
使用参数作为搜索更适合计算机的工作模作者简介：张新强(1980—),男，山东德州人，讲师，硕士；研究方向：智能机器人与自主系统，嵌入式智能系统。
-115-No. 13July, 2019第13期2019年7月无线互联科技•实验研究式，能够保证检索的快速性和配对的准确性。
2.4搜索策略搜索策略即搜索时选择的途径和方案。
通过对图片参数的比对，选择合适的搜索方案，搜索方案的选择决定了 搜索的准确性和全面性。
搜索策略的优化，是控制匹配误 差、提高匹配质量的最好途径。
在搜索策略的选择上，应当遵循最优选择的原则。
随着计算机核心数量的增多，可以 实现多核心同时运转，同时负责不同算法的分工，因此，在 图形匹配时，计算机系统会自动使用不同搜索方案进行配对，通过对不同结果进行分析，用大数据分析的方法择优 使用最佳方案。
3现阶段计算机视觉中主要的图匹配方法目前而言，计算机视觉中的图匹配方法主要有以下3种， 即谱方法、双随机约束松弛法、稀疏约束松弛法。
在实际匹 配过程中，合理地利用3种方法能够有效增加计算机匹配的 精确程度，每种方法都有其优点和可取之处，通过对匹配方 法的具体分析能够促进匹配方式的融合和革新，为综合性图匹配方式的研发提供参考叫3.1谱方法谱方法是建立在光滑函数基础上的运算方式。
在计算机视觉中的具体运用分为两种方式，即谱松弛和谱嵌入。
两者在运算方式上，没有绝对的区别，但是在处理方式上存在差异。
谱嵌入是指在图匹配过程中，使两个图像之间 的点进行对位，从周边到中间，通过点的对位情况判断匹配程度。
在权值匹配的过程中，目前广泛使用的谱方法主 要有正交约束的谱松弛法、奇异值分解的谱嵌入法、图邻接矩阵的谱嵌入法和联合嵌入模型图块。
这些都是在谱方 法的基础上进行衍生和升级的方法。
虽然前者可以从整个 图像中得到最佳正值，但往往会得到负值的最终结果，因此，有必要保证图像的均匀性，执行图形匹配时的大小。
同 时，结合嵌入模型图匹配方法，综合分析了图中所有不动点 的嵌入与匹配，构建了系统模型，实现了图顶点嵌入与匹配 的协同。
3.2双随机约束松弛法双随机约束松弛法是图匹配中常用的方法。
它是运用线性规划和路径跟随的方式进行图形匹配的，这种匹配方式 更具有代表性。
运用线性规划相当于是一个无限取近似值 的过程，通过对近似值的判断和获取，获得图像匹配过程中的重要信息。
运用函数的特点，使匹配过程中主体图像A 和 参考对象X 进行重试、匹配。
路径跟随的方法是将匹配对象 和被匹配对象定义为两种函数，一者定义为凹函数，另一者定义为凸函数，最后将凹凸函数整合起来，得出一个复合函 数，使用复合函数与被匹配对象进行匹配，求出最优解。
以 上两种方式的特点在于,充分使用数学函数的方式，实现逐 层运算，在运算能力和内容上更加全面和细致，然而在图像 与函数的转换过程中还存在有一定的问题。
3.3稀疏约束松弛法稀疏约束松弛法是从数据离散性的角度进行分析，在谱方法和双随机约束松弛法中，研究的重点是，不同图像之间 参数的集中程度，通过对集中程度进行概括从而确定图像 的相似度。
稀疏约束松弛法是对所得的结果进行离散化处理,该种方法具备谱方法和双随机约束松弛法的全部优点， 并且在此基础上，能够对匹配结果进行离散化处理。
稀疏约 束松弛法可以视为以上两种方法的综合和提升。
通过对图片的分散情况进行分析，来确定图片像素的集中程度、不同色 彩之间的配比，从寻找差异的角度去匹配图片，能够简化计算机的工作流程，提高匹配速率。
4结语图匹配技术有赖于计算机运算技术的发展，精确化的 兀配需要计算机具备强大的运算能力，对计算机造成的负荷也更大。
匹配方式的选择决定了运算方式的差异，针对不 同的图像选择适合的运算方法，在长期的经验积累中，形成 图像匹配的客观规律，用规律指导匹配过程。
使用不同的匹 配方式在数据结果上各有侧重也各有优劣。
图匹配技术还 存在良好的上升空间。
为实现精确化处理，在图匹配的方法 选择上也应当遵循择优处理的原则。
［参考文献］［1］ 严骏驰，杨小康.计算机视觉中图匹配研究进展：从二图匹配迈向多图匹配［J ］.控制理论与应用，2018 (12) : 1715-1724.［2］ 陈然.基于几何约束的图匹配算法研究［D ］.北京：北京交通大学，201& ⑶熊凌.计算机视觉中的图像匹配综述［J ］.湖北工业大学学报，2006(3) : 171-173.Research on graph matching method in computer visionZhang Xinqiang(School of Intelligence and Electronic Engineering, Dalian Neusoft University of Information, Dalian 116023, China) Abstract ： Computer vision is widely used in various industries, and graph matching is often used to reduce the error in the process of visual conversion. Through the comparative analysis of two or more diagrams, the precision and accuracy of computer vision analysis can be improved. In the long-term research process, there are many kinds of graph matching methods. In this paper, there are many kinds of graph matching methods in the process of long-term research. This paper discusses different matching methods in order to find some common points and innovations, and to provide new theoretical data for the field of computer graph matching.Key words ： computer vision; graph matching methods; computer-116 -。