【图像匹配】基于‌墨西哥帽小波(Marr小波)算法的图像匹配,matlab实现

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本次案例是基于‌墨西哥帽小波(Marr小波)算法的图像匹配,用matlab实现。

一、案例背景和算法介绍

前面的博客文章我们介绍图像处理的一个重要领域算法:图像匹配。图像匹配的算法比较多,有基于SIFT、SURF、Harris等特征的匹配算法,这次介绍的算法是基于‌墨西哥帽小波(Marr小波)的图像匹配算法。

前期介绍的算法如下:

SIFT匹配:基于SIFT算法的图像匹配(【图像匹配】基于SIFT算法的图像匹配,matlab实现-CSDN博客

SURF匹配:基于SURF算法的图像匹配(【图像匹配】基于SURF算法的图像匹配,matlab实现-CSDN博客

Harris匹配:基于Harris算法的图像匹配(【图像匹配】基于Harris算法的图像匹配,matlab实现-CSDN博客

下面简要介绍一下墨西哥帽小波(Marr小波)算法。

‌ 墨西哥帽小波(Marr小波)算法,也称为Marr-Hildreth边缘检测算法,是由David Courtnay MarrEllen Hildreth在1980年共同提出的。这种算法主要用于图像处理中的边缘检测,其核心步骤包括对图像进行高斯滤波,然后计算其拉普拉斯(Laplacian)二阶导数。最终,通过检测滤波结果的零交叉(Zero crossings)来获得图像或物体的边缘。由于高斯函数的二阶导数的形状类似于墨西哥草帽,因此这种算法也被称为墨西哥草帽小波(Mexican hat wavelet)或LoG算子(Laplacian of Gaussian)。墨西哥帽小波在信号处理、图像分析以及科学计算领域有着广泛的应用。它模拟了人眼对边缘检测的响应,能够有效地检测图像中的突变和局部特征,特别是在处理具有平滑背景和突变边缘的图像时表现优异。

在Matlab中实现墨西哥帽小波变换,通常涉及以下几个步骤:

  1. 定义小波函数‌:根据墨西哥帽小波的数学定义,编写相应的Matlab函数。
  2. 选择尺度参数‌:尺度参数的选择决定了分析的精细程度,较大的尺度适用于捕捉大范围的特征,而较小的尺度则能揭示更精细的细节。
  3. 应用小波变换 ‌:通过调用Matlab的小波工具箱函数,如cwtwavemenu,对输入信号或图像进行变换,得到小波系数。
  4. 生成尺度图‌:通过对不同尺度下的小波系数进行可视化,可以形成尺度图,展示信号在不同尺度上的特征。

墨西哥帽小波算法的实现不仅涉及到数学和信号处理的知识,还需要编程技能来实现和优化算法的性能。在实际应用中,这种算法对于提高图像处理的效率和准确性有着重要作用‌。

本次特征提取的算法详见附件的文献,这里不再详细叙述。

这里概述一下匹配的主要步骤,跟SIFT匹配类似,主要是特征算法不同,后续匹配步骤是一致的:

1、获取墨西哥帽小波(Marr小波)特征,得到特征之后,接下来就是匹配

2、计算特征距离值,如符合一定规则(如设置距离少于某个值),则认为符合初步匹配

3、利用RANSAC算法去除误匹配

下面看看具体的matlab实现效果。

完成匹配后,可以根据匹配效果做图像拼接操作了,这个后续的算法再做介绍。

二、Matlab实现效果

原图:

墨西哥帽小波特征情况:

初步匹配情况:

去除匹配:

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