【摘 要】
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图像匹配(Image Matching)是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容，主要用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配。在图像融合、
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图像匹配(Image Matching)是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容，主要用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配。在图像融合、图像拼接、图像场景变化检测和医学图像处理等领域具有重要的理论意义和应用价值。 本文首先研究了基于相位相关的图像匹配方法，重点研究了基于自适应极坐标变换的图像匹配方法。基于相位相关的图像匹配算法使用对数极坐标变换(Log-Polar Transform，LPT)所具有的旋转和尺度不变性，将在直角坐标系上的旋转和尺度变换转换为对数极坐标系上的平移运动，然而，对数极坐标变换存在采样不均匀的问题。本文提出一种基于相位一致性(Phase Congruency,PC)和自适应极坐标变换(Adaptive Polar Transform，APT)的图像匹配方法，实现图像从直角坐标系转换到极坐标系时的均匀采样。首先使用相位一致性对参考图像与目标图像进行特征提取，然后进行自适应极坐标变换，最后通过分别计算极径方向和角度方向的投影得出尺度与旋转参数实现图像匹配。实验结果表明，该方法在图像间存在平移、旋转、尺度变换以及部分遮挡的情况下能够准确匹配，并且具有亮度和对比度不变性。
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