景象匹配
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基于拉普拉斯金字塔的多尺度高效景象匹配系统
本项目旨在通过拉普拉斯高斯金字塔算法实现复杂背景下的实时、高精度图像匹配。系统首先对参考图像和待匹配实时图进行多尺度分解，通过高斯核卷积和平滑下采样构建高斯金字塔，并在此基础上通过层间差分提取拉普拉斯金字塔，以突出图像的边缘、纹理等显著特征。在搜索匹配阶段，系统采用由粗到精的递进式策略：首先在金字塔的最顶层（低分辨率层）进行全搜索以确定目标的大致候选区域，随后将匹配参数传递至下一层进行局部优化。这种阶层式搜索极大地减少了计算量，避免了在大规模高清图像上直接进行全匹配的高额开销。该算法充分利用了不同尺度下的
