基于互信息的图像配准的设计与实现

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1、基于互信息的图像配准的设计与实现院系专业班级学号姓名指导教师负责教师33摘要图像配准常常是作为其他图像处理应用的前处理步骤使用的，往往用于图像的对准、目标识别与定位。图像配准是多种图像处理及应用的基础，配准效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。本算法以互信息配准原理为基础。利用互信息法进行图像配准已成为图像处理领域的热点。图像融合的关键是图像配准。图像配准的方法主要有特征点法、曲线法、表面法和矩主轴法等。在此过程中不需要进行图像分割以及特征提取，可以实现图像配准的自动化，而且鲁棒性较强，配准精度高，但是，计算互信息相似度是基于整幅图像的像素灰度，

2、因此计算复杂度较高。最大互信息配准法由于不需要对不同成像模式下的图像灰度间的关系作任何假设，也不需要对图像进行分割或任何预处理，具有自动化程度高的特点。近年来受到了越来越多学者的关注，并且在图像配准领域得到了普遍重视和广泛应用，并被许多图像处理软件包作为标准的配准算法。本文主要论述了如何实现图像配准，并利用MATLAB编程实现。在此基础上，本文主要开展了以下几个方面的研究工作：一、两幅图像所反映的信息必具有某种内在的关联(互信息),随着两幅图像对齐程度的变化，这种关联也随之变化。当互信息达到最大时，则认为两幅图像已配准，互信息法已经成为图像配准的事实

3、标准。再利用互信息和Powell优化算法实现了多模态图像的配准，并且达到了亚像素精度。二、基于互信息的配准方法直接利用图像的灰度值实现两幅图像间的配准。三、利用相似性测度是用来度量参考图像和待配准图像中提取的两个特征集之间的相似性，能够衡量每次变换结果优劣的准则，本文应用相似性度量为互信息理论。四、利用一维搜索就是求目标函数在直线上的极小值点，也称线性搜索。一维搜索是许多非线性搜索的重要组成部分，是研究的Powell算法的基础。五、确定搜索空间和搜索策略。搜索空间与相似性度量密切相关，不同的搜索空间对应不同的相似性度量。搜索策略的选择直接关系到配准速

4、度的快慢。关键词：图像配准；互信息；搜索空间；搜索策略；图形变换33MutualInformationBasedImageRegistrationOfTheDesignAndImplementationAbstractImageregistrationisoftenasotherimageprocessingapplications,theuseofpre-treatmentstepisoftenusedforimagealignment,targetidentificationandlocation.Imageregistrationisavari

5、etyofimageprocessingandapplicationoffoundation,registrationresultswilldirectlyaffecttheirsubsequentimageprocessingresults.Themutualinformationregistrationalgorithmbasedontheprinciple.Theuseofmutualinformationforimageregistrationhasbecomeahotareaofimageprocessing.Imagefusionisth

6、ekeytoimageregistration.Imageregistrationmethodsarefeature-pointmethod,curve,surfacenormalandthemomentaxismethod.Inthisprocessdoesnotrequireimagesegmentationandfeatureextraction,imageregistrationcanbeachievedautomation,androbustnessofastrong,highregistrationaccuracy,butthecalcu

7、lationofmutualinformationsimilarityisbasedontheentireimagepixelgrayscale,Therefore,ahighercomputationalcomplexity.Maximummutualinformationregistrationmethodbyeliminatingtheneedfordifferentimagingmodesoftherelationshipbetweengray-scaleimagestomakeanyassumptions,northeneedforimag

8、esegmentation,oranypre-processing,withahighdegreeofaut