1、圖像匹配算法是計(jì)算機(jī)視覺中的基礎(chǔ)算法，對(duì)于許多計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用有著重要的意義。圖像匹配方法中包括稀疏的關(guān)鍵點(diǎn)匹配算法和對(duì)圖像每一像素點(diǎn)進(jìn)行匹配的稠密匹配算法。本文主要研宄基于特征的稠密匹配算法。這類算法由于能夠處理較為復(fù)雜的場(chǎng)景變化而廣泛應(yīng)用在圖像分析，運(yùn)動(dòng)估計(jì)等應(yīng)用中。在基于特征的稠密匹配算法中，特征提取是在固定的尺度下進(jìn)行的，因此并不能做到對(duì)尺度變化的魯棒。當(dāng)匹配的圖像間存在較大的尺度變化時(shí)，由于在不同尺度下提取得到的特征非常不同，使

2、得這時(shí)的匹配結(jié)果很不可靠。這個(gè)缺陷使得基于稠密特征的圖像匹配算法較難應(yīng)用在需要處理大尺度變化圖像的應(yīng)用中。
　　本文針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，提出了基于尺度空間的圖像匹配算法。通過(guò)在匹配算法中引入尺度場(chǎng)的概念，來(lái)建模參與匹配圖像的相對(duì)尺度關(guān)系。在進(jìn)行圖像匹配時(shí)，不是在固定尺度，而是在多尺度的特征中搜索并進(jìn)行匹配。在對(duì)尺度場(chǎng)的建模中，引入了尺度場(chǎng)平滑的先驗(yàn)信息，使用馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)建模，并提出了尺度場(chǎng)的求解方法。在使用置信傳播算法匹配兩幅圖像的同