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图像配准理论 TOC \o 1-3 \n \h \z \u HYPERLINK \l _Toc300757996 1 图像配准数学描述 HYPERLINK \l _Toc300757997 2 图像配准的基本框架 HYPERLINK \l _Toc300757998 2.1 特征空间 HYPERLINK \l _Toc300757999 2.2 有哪些信誉好的足球投注网站空间 HYPERLINK \l _Toc300758000 2.3 相似性度量 HYPERLINK \l _Toc300758001 2.4 有哪些信誉好的足球投注网站策略 HYPERLINK \l _Toc300758002 3 配准方法分类 HYPERLINK \l _Toc300758003 3.1 基于灰度信息的方法 HYPERLINK \l _Toc300758004 3.2 基于变换域的方法 HYPERLINK \l _Toc300758005 3.3 基于特征的方法 HYPERLINK \l _Toc300758006 4 常用的图像配准技术 1 图像配准数学描述 数字图像可以用一个二维矩阵表示，如果用、分别表示浮动图像和参考图像在点处的灰度值，那么图像、的配准关系可以表示为 QUOTE I2x,y=g(I1f 其中，代表二维的几何函数；表示一维的灰度变换函数。 配准的主要任务就是寻找最佳的空间变换关系与灰度变换关系，使两幅图像实现最佳对准。由于空间变换是灰度变换的前提，而且有些情况下灰度变换关系的求解并不是必需的，所以寻找空间几何变换关系则成为配准的关键所在，于是可改写为更简单的表示形式 （2） 2 图像配准的基本框架 图像配准的基本框架包括以下四个方面：特征空间、有哪些信誉好的足球投注网站空间、有哪些信誉好的足球投注网站策略和相似性度量。 2.1 特征空间 特征空间是指从参考图像和浮动图像中提取的可以用于配准的特征。在基于灰度的图像配准方法中，特征空间为图像像素的灰度值；而在基于特征的图像配准方法中，特征空间可以是点、边缘、曲线、曲面、不变矩等。 特征空间的选取对图像配准有着重要的意义，因为特征空间不仅直接关系到图像中的哪些特征对配准算法敏感和哪些特征被匹配，而且大体上决定了配准算法的运行速度和鲁棒性等性能。 理想的特征空间应该满足下面的条件： 1) 特征提取简单快捷； 2) 特征匹配运算量小； 3) 特征数据量合适； 4) 不受噪声、光照度等因素影响； 5) 对各种图像均能适用。 2.2 有哪些信誉好的足球投注网站空间 有哪些信誉好的足球投注网站空间是指在图像配准过程中对图像进行变换的范围及变换的方式。 图像的变换范围可以分为三类:全局的、局部的和位移场的。全局变换是指整幅图像的空间变换都可以用相同的变换参数表示。局部变换是指在图像的不同区域可以有不同的变换参数，通常的做法是在区域的关键点位置上进行参数变化，在其他位置上进行插值护理。位移场变换时指对图像中的每一像素点独立地进行参数变化，通常使用一个连续的函数来实现优化和约束。 图像的变换方式可以分为线性变换和非线性变换两种形式。线性变换又可以分为刚体变换（Rigid Body Transformation）、仿射变换(Affine Transformation)和投影变换(Projective Transformation)。非线性变换一般使用多项式函数，如二次、三次函数及薄板样条函数，有时也使用指数函数。 2.3 相似性度量 相似性度量是衡量每次变换结果优劣的准则，用来对变换结果进行评估，为有哪些信誉好的足球投注网站策略的下一步动作提供依据。 相似性度量和特征空间、有哪些信誉好的足球投注网站空间紧密相关，不同的特征空间往往对应不同的相似性度量；而相似性度量的值将直接决定配准变换的选择，以及判断在当前所取的变换模型下图像是否被正确匹配了。通常配准算法抗干扰的能力是有特征提取和相似性度量共同决定的。 常用的相似性度量有互信息、归一化互信息、联合熵、相关性、欧氏距离、梯度互相关等。 2.4 有哪些信誉好的足球投注网站策略 有哪些信誉好的足球投注网站策略的任务是在有哪些信誉好的足球投注网站空间中找到最优的配准参数，在有哪些信誉好的足球投注网站过程中以相似性度量的值作为判优依据。 由于配准算法往往需要大量的运算，而常规的贪婪有哪些信誉好的足球投注网站法在实践中是无法接受的，因此设计一个有效的有哪些信誉好的足球投注网站策略显得尤为重要。有哪些信誉好的足球投注网站策略将直接关系到配准进程中的快慢，而有哪些信誉好的足球投注网站空间和相似性度量也在一定程度上影响了有哪些信誉好的足球投注网站策略的性能。 常用的有哪些信誉好的足球投注网站策略有黄金分割法、Brent法、抛物线法、三次插值法、Powell法、遗传算法、蚁群算法、牛顿法、梯度下降法等。 3 配准方法分类 图像配准算法多种多样，根据所利用图像信息的不同，归纳起来可将配准方法分为三大类：基于灰度信息的方法、基于变换域的方法和基于特征的方法，其中每一类又可细分