基于互信息和小波变换的图像配准的研究

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1、基于互信息和小波变换的图像配准的研究　　摘要：该文提出了一种基于互信息和小波变换的图像配准算法，利用小波分解图像的近似分量和层层迭代算法进行配准，采用互信息作为图像相似性度量的准则，通过Matlab实验证明了该算法的有效性。　　关键词：图像配准；互信息；小波变换　　中图分类号：TP309文献标识码：A文章编号：1009-3044（2016）25-0197-03　　Abstract：Thispaperpresentsanimageregistrationalgorithmbasedongraylevelinformationand

2、wavelettransform，theapproximatecomponentandlayeriterationalgorithmofwaveletdecompositionwasusedforimageregistration，mutualinformationwasusedforsimilaritymetric.TheeffectivenessoftheproposedalgorithmisprovedbyMatlab.　　Keywords：ImageRegistration；MutualInformation；wavel

3、ettransform6　　图像配准是近年发展迅速的图像处理技术之一，图像配准的主要任务是把两幅存在位移偏差的图像，将其中一幅图片经过平移、旋转、缩放等空间几何变换之后，使两副图像实现最佳对准。[1]在配准的过程中，通常取其中的一幅图像作为配准的基准，称之为参考图像，而实施空间几何变换的图像，称之为浮动图像。在通常的配准过程中，首先在参考图像中选取某一初始点为中心的图像子区域，视为图像配准的目标区域，接着让目标区域在浮动图像上有规律的移动，同时与浮动图像的相应区域进行对比，反复执行此过程，直到找到符合相似性度量要求的最优配准参数

4、为止。现实生活中由于受诸多因素的影响，同一目标即使在同一时刻的两幅成像图像也不可能完全一致，配准也只能达到一定程度的相似。图像配准是图像融合、图像镶嵌等技术的基础，配准技术对图像的后处理尤为重要。图像配准的一般流程如图1所示。　　图像配准技术一般包括基于图像特征和基于灰度两大类配准方法。基于特征的方法通常具有操作简单、速度快、精度较高等优势，但需要人工干预且特征点难以获取。而基于灰度的配准方法能实现完全自动的配准，且配准结果只依赖于配准算法本身，避免了主观因素带来的误差，但计算量大、耗时长。　　配准算法在速度和精度上的矛盾制约着

5、配准技术的发展。将信息论中的互信息作为配准度量可以使配准精度提高，小波技术凭借其在空间和频域上具有的良好局部特性及较高分辨率等优势，对小波分解后的子图样进行配准，可以使配准速度提高。[2]配准算法中同时采用互信息及小波技术可以有效地解决配准在速度和精度上的矛盾，大大提高配准算法的有效性和可行性。　　1互信息　　互信息理论认为如果两幅图像完成配准，则它们之间的互信息将达到极大值[3]。最大互信息法通常作为相似性度量来对变换结果进行评估，为配准搜索下一步策略提供判优依据。两幅图像和的互信息定义如下[3]：6　　其中，和分别是和的平均

6、信息量，是它们的相关平均信息量。根据互信息理论当达到最大值时，图像和就完成配准了。　　2小波变换　　小波变换是在傅立叶变换基础上发展起来的，它不仅能在频域上进行分解，而且还可以在时域上对信号进行分解，且小波系数与原始图像存在着空间上的对应关系。[4]　　把图像看作二维矩阵，大小为N×N，经过一次小波变换后，图像便分解为4个子块频带区域，如图2所示。在经过3次小波分解后，LL3频带尺寸缩小为原尺寸的1/64，如图3所示。从图4的两幅图像对比可以看出，3次小波变换后图像与原始图像两者之间的空间分布具有良好的对应关系。图像数据能量集中

7、在LL3子频带，可近似于图像内容的缩略图。　　文献5指出，对两幅图像的空间几何变换配准，可转化为分别对两幅图像作小波分解，然后取两幅图像的近似分量实行空间几何变换配准。分解后的近似分量图像的伸缩和旋转系数与原图像配准时的伸缩和旋转系数相等，而近似分量图像的平移量是原图像平移量为的1/2，故上一层分辨率的平移分量优化初值要在每步优化后得到的初配准结果中的平移分量基础上乘以2。根据此原理，可以减少配准过程中的计算量，缩减配准时间。　　3配准算法实现6　　结合互信息和小波变换的优势，本文提出了一种基于互信息和小波变换的配准算法。利用层

8、层迭代算法对小波分解图像的近似分量进行配准，计算出互信息值，作为衡量图像相似性度量的准则，来评估变换结果，为下一步搜索策略提供依据。　　配准算法具体实现过程为：首先对参考图像R和浮动图像F分别进行3层小波变换；接着逐层进行搜索，选择两幅图像中的各层LL频带中尽可