图像匹配是一项应用广泛的图像处理技术,这项技术应用在巡航导弹制导过程中,又称为景象匹配制导。由于巡航导弹飞行速度很快,当得到一个区域的实时图时,必须在很短的时间内获得此区域的匹配结果,因此巡航导弹制导过程需要具有很高的实时性。本文结合图像匹配技术以及优化搜索理论、信号系统中的小波理论,对快速图像匹配问题进行了研究;利用数据库理论和分布式计算知识,建立了基于图像数据库的分布式图像匹配系统。在快速图像匹配算法研究方面,首先,论文分析了图像匹配中的关键因素,比较了目前常用的图像匹配算法,对其进行了综合与分类,并指出了各类算法的优缺点。其次,分析了图像匹配中可以减少计算量、提高计算速度的途径:减少单次匹配计算量和搜索位置。并提取了几种热门快速图像匹配算法的优点,在其基础上,提出了一种新的快速图像匹配方案:采取物理分层和逻辑分层结合的手段改进图像匹配算法。物理分层采用小波变换对图像进行多分辨率分解,把图像按金字塔从低到高的样式分解成一组分辨率由大到小的图像层。逻辑分层在匹配步骤上分为粗精两步,第一步采用快速但匹配精度较低的图像匹配算法取得图像的粗匹配点,第二步采用速度较慢但匹配精度高的算法获得精匹配点。逻辑分层的粗匹配算法采用的是遗传算法和序贯相似度检测算法的结合算法。在基于这种分层策略的快速图像匹配算法中,图像的小波分解和遗传算法有效地减少了整个匹配过程中的搜索位置,而序贯相似度检测算法则显著地减少了单次匹配过程中的计算量。最后通过实验证明了这种方法在基本保持灰度相关匹配精度不变的情况下,显著地提高了图像匹配速度。在分布式图像匹配系统实现方面,首先,论文介绍了建立分布式图像匹配系统的背景。其次,分析了分布式图像匹配系统中数据库建模所涉及的因素、系统所采用的“客户机/服务器”结构,并详述了作业控制模块的设计方案。最后,以PostgreSQL数据库管理系统为基础,采用Visual C++编程实现了该分布式图像匹配系统,并通过仿真实验检验了其功能和可行性。实验系统已通过验收。