图像配准ppt课件.ppt

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1、图像配准技术郑雪梅1内容概要1.图像配准介绍4.图像配准的主要方法5.部分配准算法的实验结果2.图像配准的分类3.图像配准的一般步骤6.图像配准的评价2图像配准介绍----图像配准的定义什么是图像配准？图像配准可以视为源图像和目标图像关于空间和灰度的映射关系：其中：f为二维空间坐标变换（如仿射变换），g为一维亮度或其他度量值变换。图像配准问题的关键:最佳空间变换。图像配准的实质：不同图像中表征同一位置的物理点一一对应。3图像配准是处理多源图像信息融合、目标识别等实际问题中的一个重要步骤。其广泛应用

2、于军事、医学、航空等多个重要科研领域。经过图像配准，可以获得质量更高、清晰度更好、定位更准确的目标信息。图像配准介绍----图像配准的意义4图像配准介绍----图像配准的应用领域计算机视觉--视频监控----对跟踪的目标区域进行配准--人脸识别5图像配准介绍----图像配准的应用领域医学--不同模态的（CT,MRT）----配准后进行融合可以得到更多的信息--单模态-----同一病人不同时间，不同病人之间的6图像配准介绍----图像配准的应用领域遥感--不同时间、不同视角，不同传感器--信息融合、

3、环境监视、图像拼接、天气预报以及地图更新等7图像配准介绍----图像配准的应用领域军事--变化检测、运动目标指示、视点稳定、大视场重构、多通道融合、地形定位和导航8图像配准的分类按图像的维数分类--2D/2D：平面图像之间的配准--2D/3D：平面图像与空间图像之间的配准（医学上的体数据与二维图像数据的配准）--3D/3D：两幅三维空间图像之间的配准如果在空间维数的基础上再加上时间维，则原来的2D、3D就分别变成了3D、4D，这在临床医学上比较常见，主要是用来观察儿童骨骼发育，跟踪肿瘤变换等。按成

4、像模式分类--单模：待配准的两幅图像是用同一种成像设备获取的--多模：待配准的两幅图像来源于不同的成像设备9图像配准的分类按交互性分类--人工配准：完全由人工凭借经验进行，输入计算机后实现的只是显示工作，不需要复杂的配准算法。--半自动：由人工给出一定的初始条件，如人工勾画出轮廓、控制优化参数。--全自动：全自动化配准不需人工干预，由计算机自动完成。按对图像信息的利用情况分类--基于灰度：直接利用局部图像的灰度信息建立两幅图像之间的相似性度量，然后采用某种搜索方法寻找使相似性度量值最大或最小的变换

5、模型的参数值。--基于特征：提取各类图像中保持不变特征如边缘点，闭区域的中心等作为两幅图像配准的参考信息。10图像配准的分类按图像配准的应用领域分类--军事，医学，遥感，计算机视觉按配准图像的来源分类--不同视点的图像配准（多视点分析）：目的在于获取更大范围的二维视角或重构被摄场景的三维信息。应用实例：遥感—被摄区域图像镶嵌、计算机视觉—形状恢复；--不同时间的图像配准（多时段分析）：目的在于寻找并度量两幅不同时间内拍摄的图像中场景的变化。应用实例：遥感—区域规划、计算机视觉——运动跟踪、医学成像

6、—肿瘤病变检测、白天和黑夜的场景以及夏天和冬天的图像特征研究；11图像配准的分类按配准图像的来源分类--不同传感器的图像配准（多模式分析）：目的在于融合不同传感器信息，以获取更为丰富细致的场景信息。如可见光和红外图像配准、医学成像—CT和MRI、多波段的人脸识别；--场景与场景模型图像配准：场景模型多为场景的数字表示，如地理信息系统（GIS）中的数字高程图等。配准场景与场景模型的目的在于在场景中定位模型，或在模型中定位场景，或者对场景与模型作相应的比较。应用实例：遥感—将航片或卫片与地图或GIS相

7、配准、计算机视觉—匹配模板图像与实时场景、医学成像—将数字解剖图与病人的图片相比照。12配准算法的一般步骤特征提取特征匹配估计变换模型图像重采样及变换13配准算法的一般步骤—特征提取特征提取是指分别提取两幅图像中共有的图像特征。这种特征是出现在两幅图像中对比例、旋转、平移等变换保持一致性的特征，如线交叉点、物体边缘角点、虚圆闭区域的中心等可提取的特征。特征包括：点、线和面三类。--点特征是最常采用的一种图像特征，包括物体边缘点、角点、线交叉点等；根据各特征点的兴趣值将特征点分成几个等级。对不同的目

8、的，特征点的提取应有所不同。--线特征是图像中明显的线段特征，如道路河流的边缘，目标的轮廓线等。线特征的提取一般分两步进行：首先采用某种算法提取出图像中明显的线段信息，然后利用限制条件筛选出满足条件的线段作为线特征；--面特征是指利用图像中明显的区域信息作为特征。在实际的应用中最后可能也是利用区域的重心或圆的圆心点等作为特征。14配准算法的一般步骤—特征提取点特征提取方法--Harris(HarrisCornerDetector)算法受信号处理中相关函数的启发，给出与自相关函数相联