Image matching is a basic problem in image processing and pattern recognition. It is used to calculate the visual similarity between images taken in the same scene with different sensors, different perspectives or at different times. In addition to image adjustment, it is an indispensable step in image analysis and digital photogrammetry. It is also important for applications such as automatic navigation, image processing, medical image analysis, and motion estimation. The current image adjustment technology can be divided into three categories: domain-based image conversion technology, gray-scale-based technology, and performance-based technology. Among them, the feature-based matching algorithm directly matches the features of the image, so it greatly improves the calculation efficiency and is easy to adapt to complex image transformations, such as geometric distortion, different resolutions, and image transformations at different angles. Image matching refers to the process of using effective matching algorithms to find the same or similar cue points for two or more image data. In applications such as medical image processing and analysis, remote sensing monitoring, weapon movement and image processing, image matching technology is an important step. Images have strong structural features, such as corners, edges, statistics, and textures. These functions play an important role in image matching and scanning technology. The key to many image matching problems depends on selection, detection and expression. For different image matching problems, different functions are selected, and the matching results may be very different.

图像匹配是图像处理和模式识别中的一个基本问题。它用于计算在同一场景中使用不同传感器、不同视角或不同时间拍摄的图像之间的视觉相似度。除了图像调整之外，它是图像分析和数字摄影测量中必不可少的步骤。它对于自动导航、图像处理、医学图像分析和运动估计等应用也很重要。目前的图像调整技术可以分为三类：基于域的图像转换技术、基于灰度的技术和基于性能的技术。其中，基于特征的匹配算法直接匹配图像的特征，大大提高了计算效率，易于适应复杂的图像变换，如几何畸变、不同分辨率、不同角度的图像变换等。图像匹配是指使用有效的匹配算法为两个或多个图像数据寻找相同或相似的提示点的过程。在医学图像处理与分析、遥感监测、武器运动与图像处理等应用中，图像匹配技术是重要的一步。图像具有很强的结构特征，例如角、边、统计和纹理。这些功能在图像匹配和扫描技术中发挥着重要作用。许多图像匹配问题的关键取决于选择、检测和表达。对于不同的图像匹配问题，选择不同的函数，匹配结果可能会有很大差异。以及不同角度的图像变换。图像匹配是指使用有效的匹配算法为两个或多个图像数据寻找相同或相似的提示点的过程。在医学图像处理与分析、遥感监测、武器运动与图像处理等应用中，图像匹配技术是重要的一步。图像具有很强的结构特征，例如角、边、统计和纹理。这些功能在图像匹配和扫描技术中发挥着重要作用。许多图像匹配问题的关键取决于选择、检测和表达。对于不同的图像匹配问题，选择不同的函数，匹配结果可能会有很大差异。以及不同角度的图像变换。图像匹配是指使用有效的匹配算法为两个或多个图像数据寻找相同或相似的提示点的过程。在医学图像处理与分析、遥感监测、武器运动与图像处理等应用中，图像匹配技术是重要的一步。图像具有很强的结构特征，例如角、边、统计和纹理。这些功能在图像匹配和扫描技术中发挥着重要作用。许多图像匹配问题的关键取决于选择、检测和表达。对于不同的图像匹配问题，选择不同的函数，匹配结果可能会有很大差异。图像匹配是指使用有效的匹配算法为两个或多个图像数据寻找相同或相似的提示点的过程。在医学图像处理与分析、遥感监测、武器运动与图像处理等应用中，图像匹配技术是重要的一步。图像具有很强的结构特征，例如角、边、统计和纹理。这些功能在图像匹配和扫描技术中发挥着重要作用。许多图像匹配问题的关键取决于选择、检测和表达。对于不同的图像匹配问题，选择不同的函数，匹配结果可能会有很大差异。图像匹配是指使用有效的匹配算法为两个或多个图像数据寻找相同或相似的提示点的过程。在医学图像处理与分析、遥感监测、武器运动与图像处理等应用中，图像匹配技术是重要的一步。图像具有很强的结构特征，例如角、边、统计和纹理。这些功能在图像匹配和扫描技术中发挥着重要作用。许多图像匹配问题的关键取决于选择、检测和表达。对于不同的图像匹配问题，选择不同的函数，匹配结果可能会有很大差异。武器运动和图像处理，图像匹配技术是重要的一步。图像具有很强的结构特征，例如角、边、统计和纹理。这些功能在图像匹配和扫描技术中发挥着重要作用。许多图像匹配问题的关键取决于选择、检测和表达。对于不同的图像匹配问题，选择不同的函数，匹配结果可能会有很大差异。武器运动和图像处理，图像匹配技术是重要的一步。图像具有很强的结构特征，例如角、边、统计和纹理。这些功能在图像匹配和扫描技术中发挥着重要作用。许多图像匹配问题的关键取决于选择、检测和表达。对于不同的图像匹配问题，选择不同的函数，匹配结果可能会有很大差异。