基于互相关和点特征的图像配准算法分析

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1、摘要图像配准就是将不同时间、不同条件（拍摄角度、曝光强度等）或不同成像设备下获取的图像进行匹配、叠加的过程。本文根据图像配准两个不同应用领域存在的问题，对NCC(NormalizedCrossCorrelation)与SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)两种配准算法分别改进，提出PNCC(ParticleSwarmOptimization-BasedNCC)与FSIFT(FeaturesfromAcceleratedSegment-BasedSIFT)算法。1）针对圆盘锯片齿宽与齿距测量问题中

2、匹配精度高、速度快的要求，提出PNCC算法。因为NCC不需要提取特征，所以适用于解决视觉测量中模板匹配问题。为克服由搜索策略导致的配准时间长的缺点，将PSO与NCC相结合，引导NCC系数向最大值跳跃前进。同时，为克服PSO存在易收敛至局部最优值的缺点，首先，引入基于区域的附属粒子群，引导主粒子群快速收敛至全局最优；其次，通过加入黑名单机制，使其具有跳出局部最优解的能力；最后，通过增加随机扰动算子，达到增大搜索区域的目的。实验结果表明，PNCC算法运行时间短、匹配精度高，将其应用至本文提出的圆盘锯片齿宽与齿距视觉测量流程后，取得了

3、较高精度。2）针对航拍图像拼接融合问题中配准精度高、实时性强的要求，提出FSIFT算法。因为SIFT需要提取特征，所以适用于解决航拍图像拼接融和配准问题。为克服提取的关键点及其局部特征向量鲁棒性不高的缺点，借助FAST角点增强SIFT特征向量的独特性，增加关键点匹配鲁棒性。同时，通过匹配点间角度差、高斯层数差与匹配点连线角度差三种几何约束，优化匹配结果。实验结果表明，FSIFT可应用于存在仿射、投影变换等复杂模版匹配情况，弥补了PNCC算法不足,并且有效降低了关键点误匹配率，减少了运行时间，将其应用至航拍图像拼接融合后，取得了较

4、好的融合效果。该论文有图62幅，表7个，参考文献64篇。关键词：图像配准；归一化互相关；粒子群；尺度不变特征变换；几何约束I万方数据AbstractImageregistrationistheprocessofmatchingoroverlayimageswhichareacquiredatdifferenttimes,differentconditions(cameraangle,exposureintensity,etc.)ordifferentacquisitionequipment.Inordertosolvethepr

5、oblemsintwodifferentapplicationareas,thispaperimprovesregistrationalgorithmsNCC,SIFTandproposesPNCC,FSIFTalgorithm.1)InviewofthehighaccuracyandspeedofvisionMeasurementofcircularsawblade,thePNCCalgorithmisproposed.NCCdoesnotneedtoextractfeaturesandsuitsforsolvingtempl

6、atematchingproblemofvisionMeasurement.Inordertoovercomeshortcomingsoflargeamountofcomputation.ThispapercombinesthePSOwiththeNCC.However,PSOiseasytoconvergeatlocaloptimum.Inordertoavoidthisdefect,firstofall,weintroduceintoattachedparticleswarmbasedonregioninordertogui

7、departicleswarmconvergetoglobaloptimalsolutionquickly.Secondly,AddinginblacklistingmechanismsoasPSOhasabilityofjumpingoutlocaloptimum.Finally,increasingrandomdisturbanceoperatorsforthepurposeofexpandingscopeofthesearchareaoflocaloptimum.ExperimentalresultsshowthatPNC

8、Chasshorterruntimewithhigheraccuracy.Andachieveshighaccuracyinvisionmeasurementofcircularsawtoothwidthandpitch.2)Inviewofthehighpre