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《自适应分层搜索配准算法的研究与实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第1第3卷6期第5期电脑与信息技术’()*+,-(*52005年10月!"#$%&’()*+,*-"(.)&,"*&’/0*"1"23./02005文章编号:455674889(8556)5:7558;756自适应分层搜索配准算法的研究与实现罗俊,易丽娅,黄本雄(华中科技大学电子与信息工程系,湖北武汉<;55=<)摘要:在运动过程中获取图像时,往往得到多帧模糊图像,这需要进行多帧超分辨率重构,其中第一步就是图像配准。目前常见的配准算法在配准精度和速度上都不能达到令人满意的程度。为了在配准精度和建库上都能达到实际需求,文章通过对仿射变换模型和配准算法的研
2、究,提出了具备自适应功能的分层搜索算法。实验结果显示该方法收敛效果好、速度快、精度高、鲁棒性强。关键词:图像配准;分层搜索;仿射变换;自适应;相似度中图分类号:&$;>4?<4文献标识码:)!"#$%&’()*)+&’+*,$(*)+&-*%+&’./*,/0)’%&-1%"@AB,3,1C7DE,0%)*2FGB7HCIBJ(KGLEMNOGBNIP’QGRNMIBCREBS,BPIMOENCIB,0AETUIBJ%BCVGMWCNDIPXRCGBRGEBS&GRUBIQIJD,YAUEB,0AZGC<;55=<,!UCBE)!1$%)*+%2%WA
3、EQQD[GIZNECBEBAOZGMIPPMEOGWSEOEJGSZDZQAMEBSBICWGCBUCJUWLGGSOINCIBGBVCMIBOGBN,NUAW,[GUEVGNICOLQGOGBNWALGMMGWIQANCIBMGRIBWNMARNCIB]YG^BI[NUENNUGPCMWNWNEJGCWCOEJGMGJCWNMENCIB[UCRUCWGWWGBNCEQEBSCOLIMNEBN],BIMSGMNIWIQVGNUGLMIZQGO,[GEBEQDWGNUGOISGQIPNUGEPPCBGNMEBWPIMOENCIBEBSOISGMBCO
4、EJGMGJCWNME_NCIBOGNUIS,NUGBLMILIWGEBESELNCVGUCGMEMRUCREQWGEMRUEQJIMCNUO,WCOAQENGSGHLGMCOGBNMGWAQNWEMGLMIVCSGSNICQQAWNMENGNUGLGMPIMOEBRGIPNUGLMILIWGSEQJIMCNUOCWMELCSRIBVGM_JGBN,LMGRCWGEBSMIZAWN],NCWWCJBCPCREBNPIMAWNIWIQVGWALGMMGWIQANCIBMGRIBWNMARNCIBCBMG_EQNCOG[ED]3(450)6$7COEJ
5、GMGJCWNMENCIB;UCGMEMRUCREQWGEMRU;EPPCBGNMEBWPIMOENCIB;ESELNCVG;RIOLEMEZCQCND典型的如全搜索法,但是计算量大,实时实现困5引言难。考虑到计算复杂性和实时要求,人们提出了很在运动过程中获取图像时,往往得到多帧低多改进的算法,如三步搜索法,钻石搜索法等。由分辨率模糊图像,需要进行超分辨率重构,其必然于图像配准实时性的需求,本文提出了一种快速、[4]要进行图像配准。图像配准不仅决定重构的效精确的自适应配准方法。果,而且决定重构算法能否做到实时,它是超分辨4图像配准原理率重构的关键步骤。
6、目前应用得最广泛的配准方法是块匹配法,图像配准依据相似性度量决定匹配误差,使收稿日期:85565989作者简介:罗俊(4>94),男,湖北武汉人,硕士研究生,主要研究方向:图像处理、图像复原;易丽娅(4>=9),女,博士生,研究方向:图像处理;黄本雄(4>::),男,湖北武汉人,教授,博士生导师,主要研究方向:通信软件、下一代网、图像处理与模式识别。·24·电脑与信息技术第13卷得从不同视角、不同传感器或不同时间获取的同0(484&)(585&)S(4,5)=(9)一场景的2幅或多幅图像得到最佳匹配。图像配%484&%·%585&%准可分为半
7、自动配准和全自动配准。半自动配准式中,4和5分别为矢量4和5的均值。本文算法是以人机交互的方式提取特征,然后利用计算机将以式(9)作为相似度。对图像进行特征匹配。全自动配准是直接利用计132仿射变换原理[2]算机完成配准工作,不要用户参与。本文方法就仿射变换是二维线性变换的最一般形式,它是一种全自动配准。能够保持两条平行线间的平行关系,一般情况下,图像配准可定义为2幅图像在空间和亮度上[1]它不能被分解为多个基本变换之积。超分辨率的映射。假设两幅图像:f:Ωf→Qf"R和g:Ωg→Qg"重构中经常采用这种变换模型。R,其中Ωf和Ωg是图像f和g的定义域
8、,Qf和[1]仿射变换可用多种模型表示,如9参数模Qg是它们的值域。不妨设f为参考图像,则f和
