图像匹配算法的简单介绍
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。
图像匹配算法
值 然后把这差值同其它点对的插值累加起来，当累加r次误
差超过 Th，则停下来，并记下次数r，定义SSDA的检测曲面为
min I(i,
j)
r
1 r m2
r k 1
(i,j,mk
,n
k
)
Th
（4）、把 I(i,值j) 大的 (点i, j作) 为匹配点，因为这点 上需要很多次累加才使总误差超过 Th。 特点：非匹配点用较少的计算就可以达到阈值而被丢 去，对非匹配点减少计算量，提高匹配速度。
基于灰度的匹配算法
1、ABS（Absolute Balance Search）算法：用模 板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰 度值的差别来表示二者的相关性。
计算ABS值有三种方法：
1）、
MD(m, n) max x, y
f1(x, y)
f2 (x m, y n)
2）、 SAD(m, n) f1(x, y) f2(x m, y n) xy
3）、
SSD(m, n)
( f1(x, y) f2(x m, y n))2
xy
特点:（1)、思路简单，实现方便。
（2)、模板图像或待匹配图像任一个发生线性 变换，算法失效。
2、归一化互相关匹配算法（NCC）
（Normalized Cross-Correlation）：通过计
算模板图像和待匹配图像上的互相关值来确
^
^
（1）、定义误差值 (i,j,mk ,nk )= Sij(mk ,nk ) S(i, j) T (mk ,nk ) T
其中：
^
S (i,
j)1 M2MSij(m,n)m,n1
（2）、取一不变阈值 Th
^
图像匹配简介
图像匹配简介
图像匹配简介
图像匹配是指在两个或多个图像中寻找对应的像素，生成一组二元关系对应，即像素对的匹配关系。
图像匹配可以被应用到许多领域中，例如机器人和自动驾驶的感知和导航、虚拟现实、医学图像处理、智能监控系统以及文物保护等。
图像匹配算法可以被分为两个主要类别：基于特征的图像匹配算法和基于深度学习的图像匹配算法。
基于特征的图像匹配算法根据图像中的特征点进行匹配。
特征点指的是在不同的图像中表现出相似性的局部区域。
常用的特征点描述符包括尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方
图（HOG）、加速稳健特征（SURF）等。
基于特征的图像匹
配算法需要先对图像进行特征提取，然后进行特征匹配，最后根据匹配结果计算变换矩阵，进行图像配准。
这种算法的优点是适用于不同姿态、视角和光照条件下的图像匹配，但在图像中存在大量重复纹理或噪声时容易产生误匹配。
基于深度学习的图像匹配算法则是直接基于特征向量而非特征点进行匹配，可以使用卷积神经网络（CNN）结构进行特征
提取。
在深度学习方法中，通过使用语义吸收层或可形式化的聚合架构来生成不变于图像的特征编码，并对其进行匹配。
基于深度学习的图像匹配算法可以利用大量的数据进行监督学习，可以处理更加复杂的图像识别问题，对于捕捉图像的全局和局部变化具有更强的鲁棒性。
但是，由于深度学习模型很难理解，
它们通常需要更多的计算资源和更长的训练时间。
图像匹配是机器视觉领域中重要的一个方向，其应用范围非常广泛。
由于不同的特征提取方式和匹配策略的不同，每种算法都有其适用的场景。
在应用中需要根据不同的场景选择最适用的算法，以达到最佳的匹配效果。
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。
医学图像配准与配对的基本步骤与算法
医学图像配准与配对的基本步骤与算法随着互联网时代的到来，互联网思维逐渐渗透到各个领域，包括医学图像处理。
作为一位现代互联网思维的老师，我将为大家介绍医学图像配准与配对的基本步骤与算法，并探讨其在医学领域的应用。
医学图像配准是指将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐，以实现图像的统一和比较。
配准的基本步骤包括：图像预处理、特征提取、特征匹配和变换模型。
首先，图像预处理是为了去除图像中的噪声和不必要的信息，以提高后续处理的准确性和效率。
常用的预处理方法包括平滑滤波、边缘检测和图像增强等。
通过这些方法，可以使图像更加清晰、明确，为后续的特征提取和匹配打下良好的基础。
接下来，特征提取是将图像中的关键信息提取出来，以便进行后续的匹配和变换。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
特征提取的方法有很多，例如Harris角点检测、SIFT特征提取等。
通过这些方法，可以从图像中提取出具有独特性和稳定性的特征点或特征描述子，为后续的匹配和变换提供可靠的依据。
然后，特征匹配是将两幅图像中的特征进行对应，以找到它们之间的关系。
特征匹配的目标是找到最佳的匹配对，即使得两幅图像中的特征点之间的距离最小。
常用的特征匹配算法包括暴力匹配、K近邻匹配和RANSAC匹配等。
通过这些算法，可以实现特征点的准确匹配，为后续的变换模型提供准确的输入。
最后，变换模型是根据特征匹配的结果，将一个图像变换到另一个图像的空间中。
常用的变换模型包括仿射变换、透视变换和非刚性变换等。
这些变换模型可以将图像进行旋转、平移、缩放等操作，从而实现图像的对齐和配准。
医学图像配准与配对在医学领域有着广泛的应用。
例如，在医学影像诊断中，医生可以通过将多个时间点的同一患者的图像进行配准，来观察病变的演变和治疗效果的评估。
此外，在医学研究中，医学图像配准可以用于分析不同患者之间的结构和功能的差异，从而帮助研究人员更好地理解疾病的发生和发展机制。
总之，医学图像配准与配对是一项重要的技术，它可以将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐，为医学影像诊断和研究提供可靠的基础。
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。
特征 图像匹配算法
特征图像匹配算法1. 简介特征图像匹配算法是一种计算机视觉中常用的算法，用于在两幅图像之间找到相对应的特征点，并将它们匹配起来。
这种算法在多个应用领域都有广泛的应用，包括图像检索、三维重建、目标跟踪等。
特征图像匹配算法的核心思想是通过提取图像中的关键特征点，然后计算这些特征点的描述子，在不同图像中进行匹配，找到相对应的特征点。
这些特征点通常是图像中的角点、边缘或者纹理等具有区分性的部分。
2. 特征提取在特征图像匹配算法中，特征点的提取是首要任务。
常用的特征点提取算法包括Harris角点检测、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF （Speeded-Up Robust Features）等。
•Harris角点检测是一种通过计算图像中像素点周围的灰度变化来检测图像中的角点的算法。
它主要是通过计算图像中每个像素点的窗口内的像素梯度的方差来确定是否为角点。
•SIFT是一种尺度不变特征变换的算法，它可以在不同大小和旋转角度的图像中匹配特征点。
SIFT算法首先通过高斯滤波器进行图像平滑，然后通过DoG（Difference of Gaussians）算子检测图像中的极值点作为特征点。
•SURF是一种类似于SIFT的特征提取算法，但它具有更快的计算速度和更好的旋转不变性。
SURF算法通过检测图像中的极值点，并计算它们的Haar小波特征来提取特征点。
3. 特征描述在特征提取之后，需要对特征点进行描述，以便在不同图像中进行匹配。
常用的特征描述算法包括ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）、BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）等。
•ORB是一种具有旋转不变性和尺度不变性的特征描述算法。
它通过计算特征点周围的像素点在不同方向上的灰度变化来生成特征点的描述子。
最后，ORB算法将描述子通过二进制编码，以降低计算复杂度。
图像匹配算法
各种图像匹配的文献都会出现“配准、匹配、几何 校正”三个词，它们的含义比较相似。 配准：一般两幅图像之间； 匹配：寻找同名特征(点) 的过程; 几何校正：根据主辅图像之间的几何变换关系，对 辅图像进行逐像素处理变为配准图像的过程叫做 “几何校正”。 图像匹配：把不同时间、不同成像条件下对同一景 物获取的两幅或者多幅图像在空间上对准，或根据 已知模式到另一幅图中寻找相应的模式 。 其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的 最佳搜索问题。
(30 312 )(03 21 )[(330 12 ) 2 (21 03 ) 2 ]
为加快匹配过程，可采用两步模板匹配策略。首先，使 用零阶矩算子进行粗匹配，获得可能的匹配位置点；然 后对可能的匹配点根据归一化的矩特征实现精匹配。
2、基于图像特征点的匹配算法
在点特征提取方法中，Harris算子是C.Harris和M.J.Stephens在 1988年提出的一种基于信号的点特征提取算子，给出了与自相关 函数相联系的矩阵M。M矩阵的特征值是自相关函数的一阶曲率， 如果两个曲率值都很高，那么就认为该点是点特征。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和 以特征为基础的匹配。 1、灰度匹配 ：通过利用某种相似性度量，如相关 函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测 度极值，判定两幅图像中的对应关系。 2、特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特 征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述， 然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。
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一、图像匹配概述图像匹配技术常应用于计算机视觉识别领域中，即把两个不同的传感器或同一传感器在不同时间和条件下，从同一景物录取下来的两幅或多幅图像进行比较，找到该组图像中的共有景物，或根据所给模式在另一幅图像中寻找相应的模式。
通常，由于传感器、时间以及视角的不同，图像所获得的成像条件也不尽相同，在图像中，即使是同一物体所表现出来的光学、几何和空间等特性也会有所不同，若考虑到噪声等干扰因素，图像的差异会更大，图像匹配技术就是在这些不同之处找到它们的共同点，有这些原因造成的图像差异我们称之为图像畸变。
为解决图像畸变带来的匹配困难提出的匹配算法均是由特征空间、搜索空间、搜索策略和相似性测度这四个要素组合而成。
1.特征空间特征空间是由从标准图像和待匹配图像中提取到的可用于匹配的信息组成。
它不仅可以是图像像素的灰度值，而且也可以是点（如角点、直线交叉点、轮廓线上的局部最大曲率）、线（如边缘、轮廓）、面（区域）或者统计特征（如瞬间不变点、瞬间质心以及高层次的结构描述）。
特征空间的选取对图像匹配有着非常重要的意义，因为特种空间不仅直接关系到图像中的哪些特征对匹配算法敏感和哪些特征被匹配，而且基本上决定了匹配算法的运行速度和鲁棒性等匹配性能。
理想的特征空间应该满足以下几个条件：1)特征提取简单快捷；2)特征匹配运算量小；3)特征数据量合适；4)不受噪声、光照度等因素影响；5)对各种图像均能适用。
2.搜索空间搜索空间是指在匹配过程中对图像进行变换的方式及范围。
图像的变换范围可分为三类：全局的、局部的和位移场的。
全局变换是指整幅图像的空间变换都可以用相同的变换参数表示。
局部变换是指在图像的不同区域可以用不同的变换参数，通常的做法是在区域的关键点位置上进行参数变换，在其他位置上进行插值处理。
位移场变换是指对图像中的每一像素点独立地进行参数变换，通常使用一个连续函数来实现优化和约束。
图像有两种变换方式，分别为线性变换和非线性变换。
其中，线性变换又可分为三种不同性质的变换，分别为刚体变换（Rigid Body Transform）、仿射变换（Affine Transform）和投影变换（Projective Transform）。
非线性变换一般使用多项式函数，如二次、三次函数及薄板样条函数，有时也使用指数函数。
3.相似性度量相似性度量是衡量每次变换结果优劣的准则，用来对变换结果进行评估，为搜索策略的下一步动作提供依据。
相似性度量和特征空间、搜索空间紧密相关，不同的特征空间往往对应不同的相似性度量；而相似性度量的值将直接决定匹配变换的选择，以及判断在当前所取的变换模型下图像是否被正确匹配了。
通常匹配算法抗干扰的能力是由特征提取和相似性度量共同决定的。
常用的相似性度量有互信息、归一化互信息、联合熵、相关性、梯度差、模式灰度、梯度互相关、欧氏距离、Hausdoff 距离等。
其中互信息、联合熵、相关性等一般用于基于灰度的图像匹配方法中，欧氏距离以及Hausdoff 距离一般用于基于特征的图像匹配方法中。
4.搜索策略搜索策略的任务是在搜索空间中找到最优的匹配参数，在搜索过程中以相似性度量的值作为判优依据。
由于匹配算法往往需要大量的运算，而常规的贪婪搜索法在实践中是无法接受的，因此设计一个有效的搜索策略显得尤为重要。
搜索策略将直接关系到匹配进程的快慢，而搜索空间和相似性度量也在一定程度上影响了搜索策略的性能。
常用的搜索策略有黄金分割法、Brent 法、抛物线法、三次插值法、Powell法、遗传算法、蚁群算法、牛顿法、梯度下降法。
二、图像匹配的一般流程根据上述介绍，图像匹配的过程可以简单概述为下图：三、图像匹配算法的分类典型的图像匹配算法基本上可以分为两大类：基于灰度的图像匹配算法，基于特征的图像匹配算法。
1.基于特征的图像匹配算法基于特征的图像匹配算法用某种特征提取算子提取图像中的特征（主要是点特征、边缘特征），然后对所提取到的特征进行参数描述，最后以此为依据进行相同特征搜素，从而获得匹配点的算法。
此类算法具有以下优点：1) 充分利用了图像灰度特征和起相关特性2) 有效的消除了由于光照货背景所引起的错误匹配3) 对于匹配对象村子旋转、缩放、受到光照强度变化、噪声影响的情况时不敏感但是，此类算法过程复杂、计算量大、所用计算时间较长、而难以达到实用性的要求。
2. 基于灰度的图像匹配方法基于图像灰度的算法是图像匹配中常用的方法，直接利用了原始图像的像素值进行匹配，这种方法可以充分利用图像中的所有灰度信息来准确地区分不同的对象。
该方法能够取得较高的配准率，由于采用该方法需要对基准图像中的每个象素进行依次扫描来得到实时图像与基准图像之间的差异，因此处理的信息量很大，所带来的计算复杂度较高。
这里介绍几种基于图像灰度的匹配算法：ABS 算法，NC 算法,SSDA 算法 。
1) ABS 算法ABS （Absolute Balance Search ）算法称为绝对平衡搜索法，此算法是利用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰度值的差别来表示二者的相关性。
设待匹配图像为(,)f i j ，大小为M M ⨯个像素；模板图像为(,)g i j ，大小为N N ⨯个像素；其中M N由图中可知，在(,)f i j 中一共有(1)(1)M N M N -+⨯-+个可能的匹配点存在，并且每个可能的匹配点对应着一个大小为N N ⨯的搜索窗口。
由此可见，ABS 算法可视为(,)g i j 在(,)f i j 上面按照某一顺序滑动，每滑动到一个可能的匹配点位置时，进行一次模板图像与搜索窗口之间的相关计算。
由此来判断当前的搜索窗口是否匹配，若差值小于预订的阈值，认为匹配成功，否则认为匹配不成功。
ABS 值的三种算法：,1111(1)(,)max |(,)(,)|(2)(,)|(,)(,)|(3)(,)((,)(,))i jM Mi j M Mi j D m n g i j f i m j n D m n g i j f i m j n D m n g i j f i m j n =====-++=-++=-++∑∑∑∑平均绝对值法：平均差值平均法：在实际应用中上面三种算法实现方便，但是存在着局限性：（1） 若(,)f i j 与(,)g i j 中任意一个的灰度值发生线性的变换，ABS 算法就不可以实现了（2） 由于可能匹配的点多，在进行相对应的相关计算时，存在着不同的灰度值和搜索窗口，由此所得到的阈值也不相同，因此很难选定一个合适的阈值，这样在实践应用中误匹配率很高。
2) NC 算法NC （Normalized Correlation ）算法称之为归一化积算法，其原理如下：同样模板图像(,)g i j 在待匹配图像(,)f i j 上滑动，利用相关函数计算在此位置时(,)f i j 和(,)g i j 的灰度相关值来确定其匹配程度。
当相关值取得最大值时，搜索窗口位置就决定了(,)g i j 在(,)f i j 中的位置。
归一化积相关算法定义为：(,)(,)(1)(,)((,)(,))((,)(,))(2)(,)g i j f i m j n NC m n g i j g i j f i m j n f i m j n NC m n ++=-++-++=∑∑∑∑ 式中，(,)g i j ，(,)f i m j n ++分别为对模板图像(,)g i j 和待匹配图像(,)f i j 的搜索窗口求数学期望。
NC 算法正确性高、适应性强，且所求NC 值不受灰度值的线性变换的影响，但NC 算法也存在着缺陷，算法过程中计算量大，所花费的时间过长，因此需要在提高其匹配运算速度上下功夫。
3) SSDA 算法SSDA （Sequential Similarity Detection Algorithms ）称为序贯相似性检测算法，此算法是巴尼亚和希尔弗曼在1972年提出的一种快速匹配算法。
SSDA 算法的原理是：模板图像(,)g i j 在待匹配图像(,)f i j 上逐步按照每个像素滑动并计算相关值，记下相关值最大的时候为匹配最佳处。
在此过程中，SSDA 算法只计算D(m,n)的部分匹配值，而不是计算出全部像素灰度的绝对值，这样可以减少部分计算量，达到提高匹配运算速度的目的。
SSDA 算法的基本思想为：（1） 定义绝对误差ε2i 112i 11|(,)(,)g(,)(,)|,1(,)=(,)1(,)(,)M M j M M j f i j f i j i j g i j f i j f i j Mg i j g i j M ε=====--+=∑∑∑∑其中： （2） 取固定阈值k T（3） 在(,)f i j 中随机选取像素值，计算它同(,)g i j 中对应点的误差值，之后将所有像素点对应的误差值累加起来，当累加到一定次数r 次的时候，此时误差超过固定阈值k T ,则停止累加，记下次数r定义SSDA 算法的检查曲面为2k 1r 1(,)|min []r M k I i j r T ε≤≤=⎧⎫=≥⎨⎬⎩⎭∑ （4） 将(,)I i j 的值最大时的点(,)i j 作为匹配点下图是SSDA 算法的实现过程：已知，基于灰度的匹配算法算法的总计算量为：总计算量=相关算法的计算量×搜索位置个数SSDA算法在计算过程中随机的选取太匹配图像的像素，判断其像素差的绝对值之和，减少相关算法的计算量和搜索位置数，总的计算量减少，达到了减少运算量，加快匹配速度的目的。
上述介绍的是SSDA算法的基本原理，近年来，衍生了很多改进的SSDA算法，改善了算法的速度和效率。
四、总结本文中简单的介绍了几种基本的基于灰度的图像匹配算法，这些算法都是很基础的算法，但是确实我今后学习的基础，今后，我将进一步加深对各种算法的学习和研究。
五、参考文献：[1]王军，张明柱.图像匹配算法的研究进展[ J ].大气与环境光学学报，2007,2（1）：11-15[2]王春红，张科，李言俊.图像匹配研究进展[ J ].计算机工程与应用，2004,19:42-44[3]黄旭华.基于灰度的图像快速匹配算法[ J ].战术导弹控制技术，2005,51（4）：25-17[4]刘晓光，陈曦，陈政伟，孙静波.基于图像灰度的SSDA匹配算法[ J ].航空计算技术，2010,40（1）：54-57[5]王立新，刘彤宇，李阳.SSDA图像匹配算法的研究及实现[ J ].光电技术应用，2005,20（3）：53-55。