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1、1引言图像配准是许多应用问题必须的预处理步骤,比如:时序图像的变化检测或多模图像融合,这些问题遍及军事、遥感、医学、计算机视觉等多个领域。许多领域都需要图像配准,实际应用过程可能会有所不同,但其中关键的因素是类似的。概括地说,图像配准是对取自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像进行最佳匹配的过程,包括像素灰度匹配和空间位置对齐。配准方法的分类可以依据不同的准则。Bro2wn[1]依据变换模型的复杂程度对配准方法进行分类,并归纳了配准技术的实现步骤:特征空间、相似度测量、搜索空间和策略。Maintz[2]等则提出了9条分类准则,依次为:图像维数、配准
2、特征的来源、变换模型、坐标变换域、交互性、优化策略、成像模式、配准对象、配准目标的特点等。作者参考Brown和Maintz的分类方法,将配准技术概括为8个方面,包括:配准对象、特征提取、特征匹配、变换模型、优化策略、坐标变换与插值、系统实现及算法评估,并考虑每项内容的技术特性进行细分,然后依据某一算法的创新点进行分类。囊括所有方法的分类准则是不存在的,所提方法侧重于从总体上对配准方法进行考察,是一种相对能反映配准方法本质特征的分类方法。依据新的分类准则,作者已对图像配准技术的8个子方向进行了系统研究。92发展史和研究现状国外从20世纪60年代就开始在图像配准领域进行研究
3、,但直到1980年代才开始引起学者们的关注。到上世纪末,单模图像配准问题已基本解决,但多模图像配准由于涉及模式和领域的复杂性,仍需密切关注。国际上对图像配准技术曾做过调查,其结论是1990年代初技术文献明显增加。而国内从1990年代初才开始涉足此领域。下面依据科研分布情况对当前图像配准技术的研究现状进行阐述。通过对研究成果(比如:硕、博士论文)相对集中的科研机构或技术人员进行分析,可以很好地把握该领域的研究广度和深度。1)UMCU(UniversityMedicalCenterUtrecht,Neth2erlands)图像科学所。以MaxA.Viergever教授为代表
4、,研究兴趣包括计算机视觉和医学成像的所有方面。文献[6]综述了该所上世纪最后10年的研究情况,重点在图像配准、图像分割和可视化。2)VU(VanderbiltUniversity,USA)电子工程与计算机科学系。以J.MichaelFitzpatrick教授为代表,研究兴趣在医学成像,医学图像处理,图像配准、图像制导手术。3)SU(SyracuseUniversity,USA)电子工程与计算机科学系。以PramodK.Varshney教授为代表,研究兴趣在隐藏武器探测。文献[7]综述了其课题小组近10年的研究情况。4)KCL(King’sCollegeLondon)医学
5、成像科学组。以DerekL.G.Hill教授为代表,研究兴趣在图像配准、多模图像制导手术、MRI运动纠正、形状分析等,著有«医学图像配准»。5)WSU(WrightStateUniversity,USA)计算机科学工程系。ArdeshirGoshtasby教授为代表,近20年来,一直致力于图像配准技术研究。他是图像融合系统研究的发起者,并创立了以研究和发展图像配准及融合技术为目的的公司。6)美国NASA空间飞行中心。以JacquelineLeMoigne教授为代表,为图像配准在遥感领域应用作了大量工作,涉及多种技术在该领域的应用,诸如小波多分辨率策略以及互相关、互信息、
6、Hausdorff距离等相似度测量。7)20世纪90年代初国内开始进行图像配准技术的研究,文献[8-9]应该是比较早的研究成果。93技术热点图像配准技术的文献浩如烟海。通过对当前技术热点的分析,不仅体现了该领域存在的问题,也揭示了进一步的研究方向。3.1传感器校正图像配准是与获取待配准图像的传感器紧密联系的。在图像获取之前解决图像配准问题的方法之一是构造一种能够同时获得多种模式图像的成像装置,这是今后实现图像配准技术的一个重要发展方向。文献[10]提出了一种距离图像扫描机制,可以不需配准就能融合数据。通过研究成像设备参数可以有效地消除图像间差异。文献[11]利用传感器参
7、数进行图像配准。系统中传感器光轴一致,有相同的中心,则图像只反映了视场角和空间分辨率的不同。根据传感器参数,对图像剪切、缩放、重采样和插值,可直接匹配视场角和空间分辨率。基于成像模型的配准方法是建立在图像空间和地面物理空间之间严格的几何变换基础上,需要准确的传感器位置和姿态参数以及数字高程模型(DEM)的支持。文献[12]在配准由飞机或其他空中平台拍摄的地面上的景物图像时,考虑到配准的精度和实时性,采用了基于成像模型的配准方法,克服了传统配准方法在图像出现较大扭曲时的不足。3.2信息论技术最近几年,以信息论为基础的图像配准方法越来越受到研
