(图像匹配.doc

摘要 数字图像配准是指将从同一场景拍摄的具有重叠区域的图像通过特征匹配方法，找出图像之间的对应关系。目前，图像配准技术广泛应用于医学、生物、信息处理和其它领域，它已成为图像处理应用中不可或缺的技术。 本文主要主要介绍了灰度相关的配准方法，灰度相关的图像配准算法是图像配准算法中比较经典的一种，很多配准技术都以它为基础进行延伸和扩展。它是从待拼接图像的灰度值出发，对待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待拼接图像重叠区域的范围和位置，从而实现图像。对位移量比较大的图像，可以先校正图像的旋转，然后建立两幅图像之间的映射关系。当以两块区域像素点灰度值的差别作为判别标准时，最简单的一种方法是直接把各点灰度的差值累计起来。另一种方法是计算两块区域的对应像素点灰度值的相关系数，相关系数越大，则两块图像的匹配程度越高。该方法的效果要好，成功率有所提高。算法清晰简单，容易理解，实现起来比较方便。在匹配计算的时候，计算量小，速度快图像，，，目录第1章 绪论 1 1.1 研究背景及意义 1 1.2 图像配准方法概述 2 1.3 研究现状 3 1.4 研究问题及内容 4 2.1 图像配准的基本介绍 1 2.2 图像配准的相关概念 1 2.3 灰度相关的配准方法 5 3.1 线匹配法基本介绍及原理 7 3.2 线性变换图像匹配模型 7 3.3 线匹配法具体的算法实现 7 3.4 实验结果和分析 9 4.1 比值匹配法基本介绍及原理 11 4.2 比值匹配法具体的算法实现 12 4.3 实验结果和分析 12 5.1 块匹配法基本介绍及原理 15 5.2 块匹配法具体的算法实现 16 5.3 实验结果和分析 16 6.1 总结 20 6.2 展望 21 参考文献 23 致谢 24 (Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。 基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的有哪些信誉好的足球投注网站过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。 目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法，基于相关性的配准方法和基于梯度的配准方法。其中基于梯度的方法基本很少单独使用，而作为一个辅助性的测度与其它方法相结合起来使用。基于灰度的配准算法是医学图像配准研究的发展方向，也是目前研究的热点之一。基于灰度的配准方法与基于特征的配准方法的区别在于前者没有提取图像特征的步骤，直接对图像中的灰度进行处理。基于灰度的配准方法计算复杂度高、对图像的灰度、旋转、形变以及遮挡都比较敏感。 灰度相关的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发,图像拼接故而成为灰度相关的配准算法的一个基础。图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。对于图像处理技术发展及应用具有重要意义。图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其它的相关图像与之配准，其坐标系统是任意的。绝对配准是指先定义一个控制网格，所有的图像相对于这个网格来进行配准，也就是分别完成各分量图像的几何校正来实现坐标系的统一。本文主要研究大幅面多图像的相对配准，因此如何确定多图