图像配准
医学影像处理中图像配准的使用教程
医学影像处理中图像配准的使用教程医学影像处理是指利用计算机科学和技术对医学图像进行处理和分析的过程。
图像配准是医学影像处理中一项非常重要的技术，它可以将不同时间、不同位置、不同模态的医学图像进行对齐，方便医生进行观察和分析。
本文将为您介绍医学影像处理中图像配准的使用教程。
一、图像配准的定义和作用图像配准是将不同图像的特征点进行对应，通过变换和调整，使得图像在空间上达到最佳的匹配，从而实现不同图像的对齐。
图像配准在医学影像处理中的作用主要有以下几个方面：1. 临床诊断：配准后的图像可以更好地显示病灶的位置、形状和大小，帮助医生更准确地进行病情评估和诊断。
2. 治疗规划：配准后的图像可以用于制定治疗计划，帮助医生精确确定手术切除范围、放疗区域等。
3. 病变监测：通过定期对配准后的图像进行对比，可以观察病变的生长和变化，评估治疗效果。
二、图像配准的基本原理图像配准主要包括特征提取、特征匹配、变换模型和优化算法等几个步骤。
下面我们将逐一介绍。
1. 特征提取：特征是指图像上具有一定代表性的点、线或区域，例如角点、边缘等。
特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性的特征点。
2. 特征匹配：特征匹配是将待配准图像的特征点与参考图像的特征点进行对应和匹配。
3. 变换模型：变换模型是指利用数学方法对待配准图像进行变换的模型，常用的变换模型有平移、旋转、缩放、仿射变换和非刚体变形等。
4. 优化算法：优化算法是为了找到最佳的变换参数，使得配准后的图像与参考图像在某种准则下最为接近。
常用的优化算法有最小二乘法、最大似然估计和梯度下降等。
三、图像配准的步骤和技术实现图像配准的具体步骤和技术根据不同的图像类型和配准要求可能会有所不同。
以下是一个常见的图像配准步骤和技术示例：1. 图像预处理：对待配准的图像进行预处理，包括去噪、增强和裁剪等操作，以提高后续步骤的配准效果。
2. 特征提取：从待配准图像和参考图像中提取特征点。
常用的特征点包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。
图像配准
其中， 度。
和
表示边缘概率密度，
表示联合概率密
图像配准——一般流程
图像配准——实验
• PSO算法
• PSO算法图像配准（进行中）
• QPSO算法图像配准 • PSO和Powell算法结合 • …….
பைடு நூலகம்
粒子群优化算法（PSO）
假设在一个 D 维的目标搜索空间中，有 N 个粒子组成一个群落，其中第 i个粒子表示为一个 D维的向量
r
c
c
粒子群优化算法（PSO）&图像配准
粒子群优化算法（PSO）&图像配准
这图像是我想用配准得到图像再进行配 准，所以我加了一个循环语句
粒子群优化算法（PSO）&图像配准
图像配准——后期计划
搜索最新关于粒子群图像配准的文献
继续上述的粒子群图像配准实验
实现量子行为粒子群图像配准实验
谢谢！
图像配准——研究现状
——吴一全于2014年提出了一种利用双树复小波变换和SURF的图像配准算 法。首先利用双树复小波变换将参考图像和待配准图像分解为低频部分和高 频部分,选取其对应的低频部分作为SURF算法的输入图像,得到两者的粗匹配 结果;然后通过RANSAC算法对粗匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,解决了 SURF算法存在较多错误匹配点对的问题,同时计算出最佳匹配的变换模型参 数;最后根据该变换模型参数对待配准图像进行几何变换,经双线性插值确定 灰度,完成图像的配准。 ——李伟峰于2014年提出了一种改进的Hausdorff距离及相应的图像匹配算 法。首先采用基于SIFT的特征提取方法,提取多尺度图像间的尺度不变特征; 然后利用Hausdorff距离作为适应度函数,通过遗传算法寻求图像间的几何变 换参数;最后将待配准图像经过几何变换以及重采样与参考图像匹配,实现多 尺度遥感图像的配准。 ——潘婷婷于2014年提出一种量子行为的粒子群优化算法(QPSO)和Powell 法相结合的多分辨率搜索优化算法。该算法将量子行为的粒子群优化算法 (QPSO)与Powell法结合起来对二维的MRI图像进行配准。
如何进行高效的图像匹配和图像配准
如何进行高效的图像匹配和图像配准图像匹配和图像配准是计算机视觉领域中常见的任务，其目的是通过计算机算法将两幅或多幅图像进行比较，从而找出它们之间的相似性或者进行图像的对齐。
本文将介绍一些高效的图像匹配和图像配准的方法。
一、图像匹配图像匹配即是将一幅图像中的特征在另一幅图像中找到对应物体或者区域。
下面是一些常见的图像匹配方法：1.特征点匹配特征点匹配是最常见的图像匹配方法之一，它通过在图像中提取特征点，并计算特征点的描述子，然后使用某种度量来比较两幅图像的特征点，找出最相似的特征点对。
常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。
2.直方图匹配直方图匹配是一种基于图像全局颜色或纹理分布的匹配方法，它将图像的直方图进行比较，通过计算直方图之间的相似性度量来进行匹配。
直方图匹配适用于颜色和纹理信息较为明显的图像匹配任务。
3.模板匹配模板匹配是一种基于像素点灰度值的匹配方法，它通过将一个预定义的模板图像滑动或者扫描到待匹配图像上，计算模板和图像之间的相似性度量，从而找到最佳匹配位置。
模板匹配适用于物体检测和目标跟踪等应用场景。
4.特征描述子匹配特征描述子匹配是一种将图像中的局部特征点的描述子进行比较的匹配方法，它通过计算特征点描述子之间的相似性度量找到最佳匹配。
常用的特征描述子匹配算法包括基于二值描述子的BRISK和ORB，基于二进制描述子的BRIEF和FREAK，以及基于浮点数描述子的SIFT、SURF和AKAZE等。
二、图像配准图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐，使得它们在空间上或者几何上具有一致性。
下面是一些常用的图像配准方法：1.特征点配准特征点配准是将两幅图像中的特征点进行对应的一种配准方法，它通过计算特征点的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像的特征点对应一致。
常用的特征点配准方法包括RANSAC、LMS和Hough变换等。
2.像素级配准像素级配准是将两幅图像的像素进行一一对应的配准方法，它通过计算图像间的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像在几何上对应一致。
计算机视觉中的图像配准技术综述
计算机视觉中的图像配准技术综述引言计算机视觉中的图像配准技术是一种将多个图像对齐和融合的关键技术。
图像配准技术在医学影像、地理遥感、计算机图形学等领域都有着广泛的应用。
本文将对计算机视觉中的图像配准技术进行综述，包括图像配准的定义、算法原理、分类和应用。
通过对各个方面的概述和分析，希望读者可以对图像配准技术有更深入的了解。
一、图像配准的定义图像配准是指将多个图像按照某种准则对齐和融合的过程。
在图像配准中，通常有一个参考图像（reference image）和一个或多个需要对齐的目标图像（target image）。
图像配准的目的是将目标图像转换到参考图像的空间坐标系中，以使两个或多个图像之间拥有相同的尺度、方向和位置关系。
二、图像配准的算法原理图像配准的算法原理主要包括特征提取、特征匹配和变换模型估计。
具体步骤如下：1. 特征提取特征提取是图像配准中的第一步，它的目的是从图像中提取出一些具有鲁棒性和区分度的特征点或特征描述子。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
特征提取的方法有很多种，包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。
2. 特征匹配特征匹配是图像配准中的关键步骤，它的目的是将参考图像和目标图像中找到的特征进行匹配。
常用的特征匹配方法有最近邻匹配、RANSAC等。
最近邻匹配通过计算特征之间的距离来进行匹配，而RANSAC算法则通过随机采样和模型估计来选择最佳匹配。
3. 变换模型估计变换模型估计是图像配准中的最后一步，它的目的是通过匹配得到的特征点或特征描述子估计参考图像和目标图像之间的变换关系。
常用的变换模型有仿射变换、透射变换、非刚性变形等。
变换模型估计的方法有最小二乘法、最大似然估计等。
三、图像配准的分类图像配准可根据多个维度进行分类。
一种常见的分类方法是根据变换模型的类型来区分，包括刚性配准和非刚性配准。
刚性配准是指保持图像的旋转、平移和缩放不变的配准方法，常用于医学影像中对齐各个时间点的图像。
计算机视觉技术中的图像配准算法介绍
计算机视觉技术中的图像配准算法介绍图像配准是计算机视觉的一个关键任务，其目标是将多张图像从不同的视角、尺度或形变下进行对齐，以便于后续的图像处理和分析。
图像配准技术广泛应用于医学影像、遥感影像、计算机辅助设计等多个领域。
本文将介绍几种常见的图像配准算法，包括特征点匹配、相位相关法和仿射变换法。
特征点匹配是图像配准中最常用的算法之一。
该算法的思想是在图像中提取一些鲁棒的特征点，并通过匹配这些特征点来确定两幅图像之间的变换关系。
常用的特征点包括角点、边缘点和尺度不变特征点（SIFT、SURF等）。
特征点匹配算法可以分为基于局部邻域的匹配和基于全局优化的匹配。
前者主要根据特征点附近的图像信息进行匹配，例如使用局部特征描述子来计算相似性。
后者则通过全局最优化方法，如RANSAC、Hough变换等，对所有特征点进行匹配和优化，以得到更准确的变换矩阵。
相位相关法是一种基于频域的图像配准方法。
该方法通过计算图像的互相关函数（cross-correlation）来确定两幅图像间的平移参数。
互相关函数测量了两幅图像在不同平移情况下的相似性，平移参数对应于最大互相关值出现的位置。
相位相关法适用于提供噪声较小、对齐相对简单的图像，例如纹理丰富的物体或具有明确边缘的物体。
此外，相位相关法还可以通过引入多尺度和金字塔技术来增强算法的鲁棒性，以适应不同尺度和旋转情况下的图像配准需求。
仿射变换法是一种常用的几何变换方法，它能够通过应用平移、旋转、缩放和切变等操作，将一幅图像映射到另一幅图像上。
在图像配准中，仿射变换法假设两幅图像具有相似的几何形状，且变换关系可以通过线性变换来表示。
一般来说，仿射变换法需要事先提取出一些图像上的特征点，并通过最小二乘法或一致性检测等方法来优化变换参数。
仿射变换法广泛应用于平面图像的配准，例如拼接全景图像、图像纠正和图像校正等场景。
除了上述介绍的算法，图像配准还有其他一些方法，如强度匹配法、基于统计的方法和形态学变换等。
ENVI对图像进行配准校正拼接裁剪
ENVI对图像进行配准校正拼接裁剪ENVI在图像处理领域被广泛应用，其中配准、校正、拼接和裁剪是常见且重要的操作。
本文将介绍ENVI在图像配准校正拼接裁剪方面的基本原理和操作步骤。
一、图像配准图像配准是将多幅图像对准到一个统一的坐标系统中，使它们具有相同的尺度、旋转和平移。
ENVI提供了多种图像配准方法，包括基于特征点匹配的自动配准和基于控制点辅助的手动配准。
1. 自动配准ENVI的自动配准功能利用图像中的特征点进行匹配，通过计算特征点的几何变换关系来实现配准。
使用该功能时，首先选择一个参考图像，然后选择其他需要配准的图像。
ENVI将自动检测并匹配这些图像中的特征点，并计算图像之间的几何变换关系，最终实现图像的配准。
2. 手动配准对于某些情况下自动配准效果不佳或需要更精确的配准结果的场景，ENVI提供了手动配准功能。
该功能需要用户手动在图像中添加控制点，根据已知的地理坐标信息进行匹配。
通过选择足够数量的控制点，并进行几何变换，可以实现更准确的图像配准结果。
二、图像校正图像校正是指通过去除图像中的变形、噪声、光照等因素，使得图像更加准确和清晰。
ENVI提供了多种图像校正方法，如大气校正、几何校正等。
1. 大气校正在遥感图像处理中，大气校正是一个重要的步骤。
ENVI提供了不同的大气校正模型，如基于大气遥感参数的MODTRAN模型、Atmospheric and Topographic Correction (ATCOR)模型等。
用户可以根据实际需求选择合适的大气校正方法对图像进行校正，以消除大气干扰，还原地物的真实信息。
2. 几何校正几何校正是指将图像中的地物从图像坐标转换为地理坐标，使得图像与实际地理位置相符。
ENVI提供了自动几何校正功能，可以使用地面控制点或地面矢量数据进行几何校正。
通过选择合适的校正方法和参考数据，可以将图像校正为具有地理坐标的图像。
三、图像拼接图像拼接是将多幅图像按照空间位置进行组合，生成一幅更大尺寸的图像。
图像配准
主要包括：a、互相关法：在目标图像S（i,j）上寻找与参考图像的临时窗口W(l，m)最相似的窗口Si,jM(l,m)，用互相关相似性测度：
b、最大互信息法：一个系统中包含另一个系统的信息的多少
熵H(A)=- ，a∈A
随机变量A、B的联合熵：H(A,B)= - ，a∈A，b∈B
两系统间的互信息I(A,B)=H(B)-H(B/A)
=
算法流程：
人机交互
二、理论基础
1、空间变换方式：
1)rigid变换：任意两点间距离变换前后保持不变
2)affine变换：变换前后平面中，任意两条直线的平行关系保持不变
3)projective变换：直线变换后仍为直线，但相互平行关系不保证
4)curved变换：直线很可能被映射成曲线
2、插值方法：
1）最近邻插值（NN）：把离插值点距离最近的点的灰度值赋给插值点。
f(n)=f(v),v=argmin(d(n,ni))
2）双线性插值（BI）：分别沿两个坐标方向取线性插值
f(n)=∑wif(ni)，wi为权重，与到n距离成反比
3）部分体积插值法（PV）:根据权重分配，将联合直方图上各像素对的频度值以小数增加
h(f(u),f(vi))=h(f(u),f(vi))+wi,wi为权重
一、概述
1) 配准步骤：
N
Y
2、本质：定义一个相似度测试，并寻找一个空间变换关系使得经过变换后的两幅图像的相似性达到最大。
校正范围：全局/局部
变换方式：线性：刚性rigid/仿射型affine/投射型projective
非线性：曲线型curved
耦合紧密
图像处理中图像配准算法的使用技巧
图像处理中图像配准算法的使用技巧图像配准是图像处理中常见的任务之一，它是指将两幅或多幅图像在空间上进行对齐的过程。
通过图像配准，我们可以使得不同来源、不同角度或者不同感光条件下获取的图像能够准确对齐，从而方便后续的图像分析与处理。
本文将介绍常见的图像配准算法以及它们的使用技巧。
一、基本概念与原理在开始介绍图像配准算法之前，我们首先来了解一些基本概念与原理。
1. 图像配准的目标图像配准的目标是通过对两幅或多幅图像进行变换，使得它们在某种准则下达到最佳的对齐效果。
常见的配准准则包括最小化均方误差、最大化互信息等。
2. 变换模型图像配准的核心是通过对图像进行一定的变换，将它们对齐。
常用的变换模型包括平移、旋转、缩放、仿射变换等。
不同的变换模型适用于不同的应用场景。
3. 配准误差评估在进行图像配准后，我们需要对配准结果进行评估。
常见的评估指标包括均方差、互信息、相对误差等。
二、常见的图像配准算法1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准算法。
它通过在图像中提取特征点，然后在两幅或多幅图像中寻找对应的特征点，最后利用对应的特征点计算出图像之间的变换关系。
常见的特征点匹配算法包括SIFT、SURF、ORB等。
使用技巧：- 在选择特征点时，应选择具有鲁棒性和独特性的点，避免选择到噪声点或者重复点。
- 对于大场景或者复杂场景，可以先对图像进行分区域处理，以降低计算量并提高匹配的准确性。
- 在进行特征点匹配时，可以使用RANSAC算法去除误匹配的点，提高匹配结果的准确性。
2. 相关性匹配法相关性匹配法是一种基于图像之间的互相关性进行配准的算法。
它通过计算图像之间的互相关系数，来寻找最佳的配准变换关系。
这种方法相对于特征点匹配法更加直接，适用于一些相对简单的图像。
使用技巧：- 在计算互相关系数时，可以使用加速技术，如傅里叶变换、局部相干性算法等，提高计算效率。
- 在进行配准时，可以先进行图像的预处理，如亮度调整、去噪等操作，提高配准效果。
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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
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
图像配准介绍----图像配准的应用领域
刚体变换是平移、旋转与缩放的组合，适用于具有相同视角，但 拍摄位臵不同的来自同一传感器的两幅图像的配准。刚体变换模 ( x2 , y2 ) 分别为参考图像和待配准图像中对应的 型下，若点 ( x1 , y1 ) ， 两点，则它们之间满足以下关系：
x2 cos y sin 2
图像配准技术
郑雪梅
内容概要
1.图像配准介绍
2.图像配准的分类
3.图像配准的一般步骤 4.图像配准的主要方法 5.部分配准算法的实验结果 6.图像配准的评价
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：
I 2 ( x, y) g ( I1 ( f ( x, y)))
等作为两幅图像配准的参考信息。
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—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；
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
• 遥感 --不同时间、不同视角，不同传感器 --信息融合、环境监视、图像拼接、天气预报以及地图 更新等
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
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
--FAST特征点提取 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 是对SUSAN角 点提取算法的简化，通过比较一个圆上16个像素点与中心像素点的 灰度对比情况来判断中心像素点是否为特征点。方法 --Harris-Affine --Hessian-Laplace --Hessian-Affine --Moravec算子 --Forstner算子
配准算法的一般步骤—特征匹配
• 特征描述
--对比度直方图 主要思想：将特征点周围区域的像素点与特征点的对比度形成直方 图来描述该特征点。 特点：该方法比基于梯度的描述子要快。但描述力比基于梯度的 要略微弱一点。
配准算法的一般步骤—特征匹配
• 特征描述
--DAISY特征描述子 主要思想：受SIFT算法和GLOH算法的启发，将梯度加权和用几个 高斯方向偏导滤波器与原图像进行积分代替。 特点：该描述子有和SIFT特征算子相似的优点，但是速度比 SIFT特征算子要快。
配准算法的一般步骤—特征提取
• 点特征提取方法
--Susan (Susan Corner Detector) 算法 SUSAN算法使用一个圆形的模板在图像上滑动，将位于圆形模板 中心的待检测的像素点称为核心点。假设图像为非纹理,核心点的 邻域被划分为两个区域:其一为亮度值等于(或相似于)核心点亮度 的区域,称为核值相似区(Univalue Segment Assimilating Nucleus,USAN),其二为亮度值不相似于核心点亮度的区域。
H ( X , ) L ( X , ) L ( X , ) yy xy
Lyy ( X , ) Lxx ( X , ) 表示高斯二阶偏导在X处与图像I的卷积。Lxy ( X , )、 其中， 具有相似的含义。
配准算法的一般步骤—特征提取
• 点特征提取方法
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。
配准算法的一般步骤—特征提取
• 点特征提取方法
--Harris (Harris Corner Detector) 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系的 矩阵M，M矩阵的特征值是自相关函数的一阶曲率，如果两个曲率 值都高，那么就认为该点是角点，此方法对图像旋转、亮度变化、 视角变化和噪声的影响具有很好的鲁棒性。
配准算法的一般步骤—特征匹配
• 特征匹配
特征匹配分两步： ① 对特征作描述 现有的主要特征描述子：SIFT特征描述子， SURF特征描述 子， 对比度直方图 (CCH)，DAISY特征描述子，矩方法。
② 利用相似度准则进行特征匹配 常用的相似性测度准则有如欧氏距离、马氏距离、Hausdorff 距 离等。
配准算法的一般步骤—特征匹配
• 特征描述
--SIFT特征描述子 主要思想：一种基于图像梯度分布的特征描述子。 特点：抗干扰性好。但维数高，计算复杂度大。
配准算法的一般步骤—特征匹配
• 特征描述
--SURF特征描述子 主要思想：将特征点的周围区域分成几个子区域，用每个子区域 内像素点的X,Y方向的偏导和及其绝对值的和组成特征点的描述子。 特点：有较好的抗亮度变化能力。但是该描述子要求使用积分图 像，限定了其应用范围。
配准算法的一般步骤—特征提取
• 点特征提取方法
--SIFT特征点提取 使用Difference of Gaussian (DoG) filter 来建立尺度空间。在 尺度空间上提取极值点。
配准算法的一般步骤—特征提取
• 点特征提取方法
--SURF特征点提取 基于Hessian矩阵，它依靠Hessian矩阵行列式的局部最大值定 位兴趣点位臵。对于图像I中的某点X在尺度空间上的Hessian矩阵定 义为: L xx ( X , ) L xy ( X , )
x2 a00 y a 2 10 a01 x1 t x . a11 y1 t y
配准算法的一般步骤—估计变换模型
3.投影变换模型 如果第一幅图像中的一条直线经过变换后，映射到第二幅图像上依然为直 线，但平行关系不再保持，则称这样的变换称为投影变换。投影变换具有 8个参数，可以将成像设备的运动（如平移、旋转、缩放等）描述得更为 全面。若点 ( x1 , y1 )，( x2 , y2 ) 分别为参考图像和待配准图像中对应的两点， 则它们之间满足以下关系：
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臵的物理点一一对应。
图像配准介绍----图像配准的意义
• 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。
- sin x1 t x . cos y1 t y
配准算法的一般步骤—估计变换模型
2.仿射变换模型 如果第一幅图像中的一条直线经过变换后，映射到第二幅图像上仍然为直 线，且平行直线仍旧被映射为平行直线，这样的变换称为仿射变换。该变 换保持直线间的平行关系，但由于引入了缩放参数，故它不能保持直线段 ( x2 , y2 ) 分别为参考图像和待配准图像中对应 的长度和角度 ，若点 ( x1 , y1 ) ， 的两点，则它们之间满足以下关系：
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