基于NSSCC的快速多波段图像配准算法
FIB-SEM图像多策略层间配准与插值算法-计算机应用与软件
计算机应用与软件 Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄＳ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ
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Ｆ Ｉ Ｂ Ｓ Ｅ Ｍ 图像多策略层间配准与插值算法
（ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｍ ａ ｇ ｅ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＥ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｄ ｕ６ １ ０ ０ ６ ５ ， Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
㊀ ㊀ ２ ３ ０ ㊀㊀㊀ 计算机应用与软件 重要细节依然会丢失。 对于异常点问题， 文献［ １ ２ ］ 提出了基于曲面拟合 的配准插值算法， 在一定程度上抑制了配准过程中异 常点的生成， 但图像高频信息丢失现象依然存在， 重建 的图像在一定程度上依然存在模糊现象。 针对当前基于配准的插值算法中存在的高频细节 丢失现象， 本文提出一种针对 Ｆ Ｉ Ｂ Ｓ Ｅ Ｍ 图像的多策略 层间配准与插值算法。该算法首先对原 始 Ｆ Ｉ Ｂ Ｓ Ｅ Ｍ 序列图进行 Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ分解， 在不破坏原图信息的基础上 将原图重要高频特征与低频概貌剥离， 对二者采用不 同的插值算法策略进行针对性处理。结合像素点空间 位置信息与 Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ系数， 对Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ低频子图采用基于配 准的层间插值算法进行插值， 对Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ高频方向子带 采用多项式拟合算法进行插值， 最终将新插值图像的 低频子图及高频方向子带利用逆 Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ生成新切片 图。该算法将 Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ变换与基于配准的插值算法有机 结合， 并融入多项式拟合方法， 充分利用连续多张序列 图的高频信息， 较好地抑制了配准过程中出现异常点 以及图像高频信息缺失的情况， 提高了插值效率与生 成图片的质量。 ２ ０ １ ８年
图像配准算法综述
杭州电子科技大学毕业设计（论文）文献综述毕业设计题目SIFT特征研究及应用文献综述题目图像配准算法综述学院生命信息及仪器工程学院专业电子信息技术及仪器姓名班级学号指导教师图像配准算法综述一．前言图像配准是指找出场景中同一物体表面的结构点在不同图像上的投影像素点之间的对应关系，是图像信息处理领域中一项非常重要的技术，同时也是其它一些图像分析技术，如立体视觉、运动分析、数据融合等的基础。
目前图像配准广泛应用于虚拟现实、视频压缩、图像复原、图像数据库检索等技术中。
图像配准的研究是计算机视觉中最困难也是最重要的任务之一。
不同的图像配准方法总是对应于某种适用的图像变换模型，其核心问题是提高配准的速度、精度和算法的稳健度。
随着科学技术的发展现在约40%的机器视觉应用中都会使用图像匹配技术，所涉及的领域有：工业检测，导弹的地形匹配，光学和雷达的图像跟踪，交通管理，工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控，医疗诊断，资源分析，气象预报，文字识别以及图像检索等。
图像匹配研究按其处理步骤可以分为样本采集、样本预处理、样本分割、样本的特征提取等，并且与计算机视觉、多维信号处理和数值计算方法等紧密结合。
它也是其它一些图像分析技术，如立休视觉、运动分析、数据融合等的基础。
正因为其应用的广泛性，新的应用和新的要求逐步产生，使得匹配算法的研究逐步走向深入，出现了快速、稳定、鲁棒性好的匹配算法。
因此，研究图像的匹配算法对于如何提高实际工程中的图像处理质量和识别精度具有非常重要的意义。
本文主要分析图像匹配常用方法的优点和不足之处，讨论了图像匹配中需要进一步研究和解决的问题。
二．图像配准算法的研究现状图像配准是立体视觉、运动分析、数掘融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域有重要的应用价值。
国内外学者针对不同的图像配准应用问题进行了大量的研究工作，早在1992年英国剑桥大学的Lisa Gottesfeld Brown在文献[1]习中就总结了图像配准的主要理论及图像配准在各个领域的应用。
基于FFT的图像自动配准算法(试验论文分析)
基于快速傅立叶算法（FFT）的图像配准概述图像配准的表示的是在同一坐标系下将一张图片通过图像变换使之与另一张图片在相同的地方进行重合（Cideciyan等在1992年提出的定义）。
目前的图像配准算法可以分为全局和局部两种方法。
局部方法采用分层或控制点的方法；全局方法则通过寻找针对整张图像的统一变换来自动进行图像配准。
地理图像是目前数字图像处理的一个突出应用，由于卫星影像的城乡方式一般是条状螺旋形成像，存在大量重叠，由于数据量巨大，如果纯粹靠手工劳动来对数据进行配准，无疑其工作量是不可想象的。
而且，由于手工操作的偏差，即使在人工调整的情况下，往往也不能做到尽善尽美。
针对这种情况，不少代为提出类各种自动配准算法，目前的自动配准算法可以大致分为以下几类：1、基于图像像素值（空域）；2、频域算法（FFT）；3、使用低层次特性算法（例如边缘和拐角等）；4、使用高层次特性算法（例如可识别物体、事物之间的关联特性等）。
本文采用的算法是FFT，基于FFT进行图像配准的研究工作已经进行了很多年。
例如，Kuglin和Hines开发了一种使用傅立叶变换某些行的相位校正法；DeCastro和Morandi发现了通过傅立叶变换来发现移动和旋转的方法；Cideciyan等确定了通过离散的相位校正函数来获得更高的相位校正。
Reddy和Chatterji对DeCastro和Morandi的算法进行了改进，大大减少了需要进行转换的次数。
对于Reddy和Chatterji算法的更进一步理论研究被Sierra所确立。
算法的简要描述基于快速傅立叶算法的自动配准主要依赖于傅立叶转换定理：特定的“比率”定值的图像直接的差异。
假定图像I1和I2的区别只有偏移的话，那么对于（x0, y0）[可表示为, I2(x, y) = I1(x- x0, y- y0)]其傅立叶变换的公式可以写为：图像I1和I2的比例定义为：其中conj表示共轭复数，abs表示绝对值。
计算机视觉技术中的图像配准方法解析
计算机视觉技术中的图像配准方法解析图像配准是计算机视觉领域中的一项重要任务，它是将多幅图像进行对齐和融合，以实现图像的准确定位和一致性。
在很多应用中，如医学影像、遥感图像、虚拟现实等领域，图像配准方法的精度和效率对于后续的分析和处理都具有重要意义。
图像配准的目标是找到多个图像之间的坐标变换关系，在保持图像内容尽可能一致的同时，实现空间位置的对齐。
常见的图像配准方法包括基于特征匹配的方法、基于相位关系的方法和基于优化准则的方法。
首先，基于特征匹配的图像配准方法通过寻找图像中的特征点，并比较这些特征点之间的相似性来进行匹配。
这种方法通常使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）等特征描述子进行特征提取，并使用多种匹配算法如最近邻匹配或RANSAC（随机抽样一致性）算法来找到图像之间的对应关系。
该方法的优点是适应性强，对光照、尺度、旋转等变化具有较好的鲁棒性。
其次，基于相位关系的图像配准方法通过分析图像中的相位信息来实现对齐。
这类方法通常用于处理基于相干光或基于干涉的图像。
例如，在光学相干层析成像（OCT）中，将待配准图像与参考图像进行比较，通过分析波峰和波谷的位置关系来完成配准。
这种方法的优点是对光学系统的参数变化较为敏感，可用于高精度的配准任务。
最后，基于优化准则的图像配准方法通过定义合适的准则函数，将图像配准问题转化为一个优化问题。
常用的优化准则包括最小均方差、互信息和归一化互相关等。
最小均方差指标根据配准后的图像之间的灰度差异来评估配准的质量；互信息指标则考虑了图像之间的统计信息；归一化互相关则将图像配准问题转化为寻找最大相似度的问题。
这类方法的优点是灵活性强，可以根据具体应用场景进行定制。
除了以上提到的方法，还有许多其他的图像配准方法，如基于形态学变换、基于图变换和基于深度学习等。
这些方法各自具有一定的优势和适应性，可以根据具体应用需求进行选择。
需要注意的是，图像配准方法的选择需要综合考虑配准的精度、鲁棒性、计算复杂度和实时性等因素。
测绘技术中的影像配准方法详解
测绘技术中的影像配准方法详解引言在现代测绘技术中，影像配准是一项重要的工作。
它是指将不同时间或空间获取的多幅影像进行几何变换，使得它们在同一坐标系下对应位置的过程。
影像配准是研究人员和工程师们在测绘与遥感领域中经常面临的问题之一。
本文将详细介绍几种常用的影像配准方法及其原理。
一、特征点匹配特征点匹配是一种常见且经典的影像配准方法。
它通过提取影像中的特征点，并在不同影像之间找到对应的特征点来实现配准。
这种方法的主要思想是通过计算特征点之间的相似性来确定它们的对应关系。
在特征点匹配的过程中，通常有两种常用的方法：基于特征描述子和基于相似度测量。
基于特征描述子的方法中，通常会使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF （加速稳定特征）算法提取影像中的关键点和相应的特征描述子，然后通过比较特征描述子的相似性来进行匹配。
基于相似度测量的方法则是直接计算特征点间的欧氏距离或相关系数等来度量它们的相似程度，进而实现匹配。
无论使用哪种方法，特征点匹配的关键在于选择合适的特征点提取算法和匹配准则。
二、基于区域的方法特征点匹配方法在一些场景下可能会受到一些影响，例如，当影像中的纹理不明显或者存在大幅度的图像变形时，特征点提取和匹配的准确性可能会受到限制。
为了克服这些问题，基于区域的方法应运而生。
基于区域的方法通过将影像划分为多个重叠的小区域，并比较它们之间的相关性来实现匹配。
这种方法不依赖于特征点的提取，因此对于具有较弱纹理的影像或者存在图像变形的情况下能够取得较好的效果。
常见的基于区域的方法包括基于互信息的方法和基于灰度匹配的方法。
前者利用灰度直方图互信息来度量不同区域之间的相似性，后者则基于灰度直方图匹配来实现影像配准。
三、基于控制点的方法基于控制点的方法是一种常用且准确度较高的影像配准方法。
这种方法需要事先收集一些已知位置的控制点，然后通过计算这些控制点在不同影像中的坐标，进而通过数学模型来推算出影像间的转换参数，从而实现影像配准。
图像快速配准与自动拼接技术研究
图像快速配准与自动拼接技术探究摘要：随着数字图像的广泛应用，图像配准与拼接技术逐渐成为计算机视觉领域的探究热点。
本文通过分析图像配准与拼接技术的应用和探究现状，详尽介绍了图像快速配准与自动拼接的方法和算法，并探讨了其可能的应用领域和将来的进步方向。
1. 引言图像配准与拼接技术是将多幅图像进行准确对齐并拼接成一幅完整图像的过程。
它在计算机视觉领域被广泛应用于航空航天、医学影像、摄影测量等领域。
图像配准可以通过对图像进行几何变换使得它们在空间中保持一致，而图像拼接则可以将多幅图像精细地拼接成一幅无缝衔接的大图像。
2. 图像配准技术2.1 特征点匹配特征点匹配是图像配准的关键步骤。
通过找到两幅图像中相似或者重复的特征点，可以依据这些特征点的位置和特征描述子进行匹配，从而计算出两幅图像之间的几何变换干系。
常用的特征点匹配算法有SIFT（标准不变特征变换）、SURF （加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
2.2 图像配准算法图像配准算法是基于图像中的特征点匹配进行的。
依据匹配得到的特征点，可以通过RANSAC（Random Sample Consensus）算法进行局内点和局外点的判别，从而计算出适合的几何变换模型，如仿射变换、相似变换或者投影变换等。
通过对图像进行变换，将它们对准到相同的坐标系中，从而实现图像的配准。
3. 图像拼接技术3.1 区域匹配图像拼接的首要问题是解决两幅图像的重叠区域。
区域匹配算法是其中一种常用的方法，它通过比较两幅图像中的像素值或特征向量，并通过插值方法进行补偿，从而获得一幅无缝拼接的大图像。
3.2 图像融合图像融合是图像拼接的关键环节，主要目标是消除拼接处的不连续性和边缘伪影，使得拼接后的图像具有更好的视觉效果。
常用的图像融合方法有线性融合、多区分率融合和像素加权等。
4. 图像快速配准与自动拼接的方法4.1 SURF特征点检测与匹配算法接受SURF特征点检测算法，可以有效地检测图像中的关键点。
基于NSCT变换的多源图像融合并行算法
基于NSCT变换的多源图像融合并行算法黎宁;张文娜【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2012(040)008【摘要】Optical, infrared and radar images are the date source, using NSCT flexible transform fusion rules which is weighted average low-frequency coefficients and largest regional energy high-frequency coefficients, parallel fusion algorithm is proposed based on the NSCT transform for multiple images. A mounts of experimental results have shown that the ideal image fusion can be achieved by using different fu-sion rules especially for optical, infrared and radar images.%以可见光、红外和雷达图像为数据源,利用NSCT变换灵活的融合规则,即NSCT变换低频系数采用加权平均法、高频系数采用区域能量最大法,提出了基于NSCT变换的多源图像并行融合算法.大量图像融合实验表明,针对可见光、红外和雷达图像,采用不同的融合策略,可以得到较理想的融合图像.【总页数】3页(P104-106)【作者】黎宁;张文娜【作者单位】南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016;南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法 [J], 纪峰;李泽仁;常霞;吴之亮;2.基于局部目标特征提取和NSCT变换的多聚焦图像融合算法 [J], 贺养慧3.基于增补小波变换和PCNN的NSCT域图像融合算法 [J], 王健;张修飞;任萍;院文乐4.基于àtrous-NSCT变换和区域特性的图像融合方法 [J], 曹义亲;曹婷;黄晓生5.基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法研究 [J], 李栋;王敬东;李鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
使用计算机视觉技术实现图像匹配和配准的方法和技巧
使用计算机视觉技术实现图像匹配和配准的方法和技巧计算机视觉技术在图像匹配和配准方面起着重要的作用。
图像匹配和配准是指通过计算机对两幅或多幅图像进行比较和对齐的过程，目的是找到它们之间的相似性和重叠区域。
在计算机视觉领域中，图像匹配和配准的方法和技巧正在不断发展和改进，为各种应用提供了强大的工具。
一、图像匹配的方法和技巧1. 特征提取：图像匹配的第一步是对图像中的特征进行提取。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
通过提取关键点和描述子，可以用于后续的匹配和配准过程。
2. 特征匹配：在特征提取的基础上，需要对两幅图像中的特征进行匹配。
常见的特征匹配方法包括最近邻匹配、最近邻搜索、RANSAC等。
最近邻匹配将待匹配特征点与目标图像中最相似的特征进行匹配。
3. 特征描述：对匹配到的特征进行描述是图像匹配中的关键步骤。
常用的特征描述算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
这些算法可以提取图像中的局部特征，并将其转化为能够容易匹配的向量表示。
4. 特征筛选：通过匹配得到的特征点可能存在误匹配和几何变化等问题。
因此，需要对匹配结果进行筛选和校正。
常用的方法包括基于几何变换模型的筛选和基于一致性检验的筛选。
5. 特征配准：匹配到的特征点可以用于图像配准，即将两幅图像进行对齐。
常用的配准方法有基于特征点的配准、基于区域的配准和基于自动的配准等。
配准过程的目标是通过对图像进行变换，使得它们在几何和视觉上尽可能地对齐。
二、图像配准的方法和技巧1. 基于特征点的配准：特征点在图像中具有明显的区分度和稳定性。
通过提取两幅图像中的特征点，并进行匹配和筛选，可以得到图像的相似变换模型，并实现图像的配准。
2. 基于区域的配准：图像的全局特征可以通过提取图像中的区域来实现。
通过提取两幅图像中的区域，并对这些区域进行匹配和筛选，可以得到图像的相似变换模型，并实现图像的配准。
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基于NSSCC的快速多波段图像配准算法
作者：汪炜,王伟,濮运辰
来源：《计算机应用》2011年第01期
摘要：归一化互相关（NCC）方法是图像配准中使用非常广泛的方法，经典的NCC方法是基于空间域的，适用于单波段图像配准。
但在实际应用中，往往要对多波段图像进行配准，此时NCC方法很可能无法获得正确的结果。
最近有学者提出了归一化空间频谱互相关（NSSCC）方法，该方法可将多波段图像中不同波段的信息应用到图像配准中，与经典的NCC方法相比能够有效地提升配准的有效性。
然而，如果图像所含波段较多且尺寸较大，NSSCC方法需要很大的计算量。
结合标准的NCC快速算法，可以对NSSCC方法作进一步的改进，仿真实验验证了改进的方法用于多波段图像配准时的快速性和有效性
关键词：多波段图像配准；归一化空间频谱互相关；归一化互相关；模板匹配。