序列图像配准方法研究

《序列图像配准方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、序列图像配准方法研究位置的对应关系。目前这一问题受到广泛的关注，这也反映出自动的图像匹配仍然有许多技术难题没有解决且急待解决。配准问题的定义本身很简单，然而其问题的复杂性使得在不同情况应用同一种简单的算法很难得到完美的配准效果。所以在现阶段，虽然有很多种算法可供选择，但却找不到一种通用的、一劳永逸的算法，事实上目前在不同的应用环境下使用着不同的配准方法，图像配准研究也成为了计算机视觉中最重要的基础任务之一。现在我们所遇到的图像配准通常包括：(1)来源于同一个传感器、通过不同的观察点和视角获得，匹配目的

2、通常是获得更宽阔视野的图片，获得立体信息、进行三维重构和目标物体追踪等。这一类的应用针对的是同一个场景中不同方向的目标物体图像，对同一传感器从不同观察点获得的同一场景的多幅图像进行配准。(2)来源于同一传感器，但是在不同的时间段内获得，其研究目的通常是检测并定位场景中的变化部分。由于时间不同，场景内的各种环境和目标物体都有可能发生较大变化，例如白天拍摄的光照充足某个物品拍出来是白色的，到了夜晚时再拍就变成了深灰色。所以即使是使用同一个传感器，由于获取时生成条件不同，拍摄所得图像也会受到环境等变化的影响

3、[9]。所以这一种情况常应用于检测和监视场景变化，例如军事监控和医学检测，在处理时还应尽量降低传感噪声产生的不利影响。(3)来源于不同传感器，由两种或多种不同的传感器在同一场景上获得，其研究目的是探讨不同传感器所拍摄图像的变换与融合问题[10]。由于传感器之间的差异往往比较明显，采用不同的传感方式获得的图像的成像效果、灰度、对比度、分辨率等有时可能会有较大的不同，例如采用不同波段光所构成的图像间的匹配等，所以处理时复杂度和难度较高。(4)分别来源于传感器和计算机内相应的模型，这种匹配也叫做模板匹配，主

4、要是为参考模板样式寻找最佳匹配与定位，常常应用于模式识别和目标定位等领域。不论是上面的哪一个种方法，我们在匹配图像时都是要先找出其中不变的特征、共性的信息去完成配准[11]，然后再根据应用需要去处理变化的部分。2第一章绪论1.2图像配准的研究现状从配准方式上看可以把配准问题分为手工配准和自动配准两种。如果待配准图像数量较少或是待配准图像干扰因素很多时可以使用手工配准方法指定数对配准控制点进行配准。这一方法需要操作人员按照正确的顺序逐一指定配准控制点，选取时比较烦琐。此时指定配准点时会有一定的操作误差，

5、不过误差不会很大，在图像复杂一点时手工配准也比较容易出错，但是总体上配准结果比较准确。采用手工选取的配准控制点对出现误配的可能性也不大，所以以此为基础进行的计算结果就会比较准确。另一种方法是通过采用各种算法对图像中的灰度及各种特征点、边缘、区域等特征进行比对，自动计算出相应的变换函数，实现自动配准。目前图像配准的研究方向大致可分为三大类，第一种类型是基于灰度相关的配准方法；第二种类型是基于图像特征(控制点)的配准方法；第三种类型是基于对图像的理解和解释的配准方法[12][13][14]。(1)基于灰度

6、相关的配准方法。这类算法研究得最早，主要根据配准图像的相关函数来计算配准参数，最常见也是最简单的方法就是窗口匹配法。这种方法首先从参考图像中提取目标区作为配准的模板，然后用该模板在待配准图像中滑动，通过相似性度量(如相关系数法、差的平方和法、差的绝对值法、协方差法)来寻找最佳匹配点。此外，相位相关法也是目前常用的一种配准方法。(2)基于图像特征(特征点)的配准方法。在基于特征的配准方法中的特征结构就是图像中的特征点，这些特征点即可以是由用户指定的，也可以是由算法自动选择的。然后对这些特征点进行匹配运算

7、，估计出几何变换的参数并进行配准[15]。这一过程主要包括了两个步骤：第一在图像中提取和匹配特征点，第二通过从已经匹配的特征点中获得的信息找出可以匹配图像中其余点的匹配函数。要从图像中选出一个独特的可分辨点集合作为特征点，通常可以选择图像中的线条交叉点、边界封闭区域的重心，或者曲面的高点等[16]。基于图像特征(特征点)的配准方法的优点主要体现在三个方面：一是图像的特征点比图像的像素点要少很多，能够减少需要进行的匹配运算量；二是特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，所以通过特征点进行匹配可以提高匹配

8、的精确度；三是特征点的提取过程抑制部分噪声的干扰，对于图像中的灰度变化、3序列图像配准方法研究形变、遮挡等都有较好的抗干扰能力[17]。因此基于图像特征(特征点)的配准方法在各项领域中得到了广泛应用，目前研究范围较广，如赵秀阳等人进行的基于特征点检测的复合材料序列图像的配准[18]研究、钟家强等人做的基于边缘的图像配准改进算法[19]研究等等。(3)第三类是基于对图像的理解和解释的配准算法。这种配准算法不仅能自动识别相应像点，而且还可以由计算机自动识别各