文档介绍：摘要
图像配准足图像处理领域的一个基本问题,它是同场景的多图像分析的基
础。本论文对图像配准进行了创新性研究。
本文提出了广义的图像匹配概念和一个新的图像配准准则—对齐度。广义
的图像匹配概念更符合人对于图像匹配的理解。对齐度准则源自于人对于图像内
容对齐的认识,在数学上则基于方差。准则能够有效地衡量图像的配准程度,
对图像的灰度属性之间没有苛刻的要像中的噪声也有很强的容忍性。新
准则适用于一维至多维的多模态图像单模态和多模态的医学和遥感图像
实例充分证实了新准则的有效性。图像配准问题归结为对齐度的最大化,这成为
一个典型的多维全局参数优化问题口本文使用方向族搜索法结合多分辨
率分析来最大化对齐度。
针‘对基于特征点的图像配准,本文提出了一种基于广义特征点的图像自动配
准方法·先本文提出了广义特征点和“义”征点概“,将特征点从单纯的点拓
展到特征区域。基于广义特征点概念提出了一种新的特征点具体定义,以多尺度
的小波变换结合其他特征约束条件来自动地搜索广义特征点。对两幅图像分别提
取广义特征点集之后,提出一种基于对齐度准则和根均方误差的两步匹配算法完
成同名控制点的建立。以一种叠代优化机制对控制点的位置进行精校正,最后进
行图像的精确配准。多种实验结果充分展示了本文基于广义特征点方法的配准效
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在研究遥感图像特点和失配方式的基础上,针对具有局部几何畸变和无限长
特点的遥感图像,提出了一种持续地流水线式的配准方法。只在配准的起始需要
人工的简单辅助就可以启动后续的自动过程。在图像的变形平缓的前提下,通过
网格化的广义特征点自动搜索和匹配过程在全图中建立足够密度的均匀的控制
点集。然后以局部加权平均的表面拟和方法对失配图像做几何校正·冬方法既有
效地校「了遥感图像中的局部几何畸变,又适合于针对无限长图像进行数据流式
的分段配。,、。模拟实验证实了本方法的有效性井
关键词图像配准,配准准则,对齐度,特征点,何矫
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第一章图像配准综述
第一章图像配准综述
夸数字图像及图像处理
数字图像的分析和处理是从年代开始,伴随着计算机技术的发展而迅速
发展起来的学科。它的主要目的是让计算机按照人类的视觉和理性要求对图像进
行处理或加工。“图”是物体透射光或反射光的分布,“像”是人的视觉系统对图
的接收在大脑中形成的印象或认识。前者是客观存在的,而后者是人的感觉,图
像则应该是两者的结合。如果把图像仅仅看成是二维平面上或三维立体空间中具
有暗亮或色彩变化的光的分布,是不严格的,它应当包含人的心理因素,图像处
理也应该考虑这一点。人们可以通过各种观测系统从被观察的场景取得图像。
其中常用的有普通的照相、摄像系统观察微小细胞的显微图像摄像系统考
察地球表面的卫星多光谱扫描成像系统在工业流水线上监控的工业机器人视觉
系统检查人体内部结构的超声、射线等医学成像系统工业检测材料内部结
构的断层摄影系统等等观察系统使用的光波段可以从可见光、红外、射
线、微波、超声到丫射线,以适应探测不同物理介质、材料和状态的场景。
从观测系统所取得的图像可以是静止的,如文字、照片、细胞切片等也可
以是运动的,如飞行物、传送带上的工件、心脏图像等物体还可以是三维立体
的,如机器零件、建筑物、山脉等所成的图像可以是黑白的,也可以是彩色的。
图像处理就是对图像信息加工处理,以满足人的视觉、心理和实际应用的要
求。人类获取外界信息可以有视觉、听觉、触觉、味觉等多种方法,但绝大部分
约是来自于视觉所接受的图像信息图像处理可以应用光学方法,也可
以应用电子学方法。光学图像处理方法已有很长的历史,如光学滤波器等。光学
图像处理是平行处理,处理速度快,信息量大,分辨率高,又很经济,但处理精
度不高、灵活性差、设备笨重、操作不方便等原因限制了它的发展和应用。从
年代开始,随着计算机技术的发展,数字图像处理获得了飞速的发展。数字
图像处理,就是利用数字计算机或其它高速、大规模集成数字硬件,对从图像信
息转换来的数字信号进行某些数字运算或处理,以期提高图像的质量或达到人们
所要求的某些预期的结果。数字处理技术开辟了全新的和十分广阔的道路,使得
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有可能根据人们的需要对图像进行各种各样的加工或从图像中提取各种不同的
信息
图像配准
图像配准是图像处理的一个基础问题。它源自于多个领域的很多实际问题,
如不同传感器获得的信息融合不同时间、条件获得图像的差异监测成像系统
和物体场景变化情况下获得的图像的三维信息获取图像中的模式或目标识别