【摘 要】
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本文主要研究基于灰度图像的角点检测算法和图像的匹配算法。角点的信息含量很高，可以对视觉处理提供足够的约束，极大地提高运算速度，在图像之间进行可靠的匹配。这些特点使得角
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本文主要研究基于灰度图像的角点检测算法和图像的匹配算法。角点的信息含量很高，可以对视觉处理提供足够的约束，极大地提高运算速度，在图像之间进行可靠的匹配。这些特点使得角点检测在机器视觉和图像处理的许多方面都起着十分重要的作用。本文首先介绍了一些经典的自相关角点检测算法并分析了各算法的优缺点，并在最小亮度变化算法(MIC)的基础上提出了改进的MIC角点提取方法。实验结果证明该方法比改进前的MIC算法具有更好的效果。 计算机视觉和图像处理中另一个重要的研究内容是图像的匹配。它是许多计算机视觉应用的基础。本文对图像匹配算法进行了分类和比较，并详细介绍了一些经典的图像匹配方法，同时给出算法的匹配结果。
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