图像识别匹配技术原理
人工智能中的图像识别和图像处理技术
人工智能中的图像识别和图像处理技术随着人工智能技术的不断发展，图像识别和图像处理技术已经成为人工智能应用领域中的重要技术之一。
尤其在计算机视觉领域，图像识别和图像处理技术的应用已经广泛涉及到生活、医疗、工业等各个领域。
本文将从图像识别和图像处理的基本原理入手，深入探讨人工智能中的图像识别和图像处理技术。
一、图像识别技术基本原理图像识别是指利用人工智能算法对图像进行自动分析和识别的过程。
图像识别技术的基本原理是通过机器学习算法，训练计算机以识别特定的视觉模式，并将这些模式应用于新输入的图像中。
基于机器学习的图像识别涉及三个主要步骤：图像准备、特征提取和模式匹配。
（一）图像准备：图像准备是指将图像进行预处理，以使其适合用于机器学习算法。
这包括调整图像的大小、亮度和对比度，以及进行图像分割和边缘检测等处理。
（二）特征提取：特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以用于训练机器学习算法。
常见的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。
（三）模式匹配：模式匹配是指使用机器学习算法对特征进行匹配，以确定图像中是否存在预定义的模式。
常见的模式匹配算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
二、图像处理技术基本原理图像处理是指从图像中提取有用信息、进行特定操作和改善图像质量的过程。
图像处理技术的基本原理是通过对图像进行分析和处理，以提取有用的信息。
常见的图像处理技术包括图像增强、图像去噪、图像分割、形态学处理等。
（一）图像增强：图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等方法，改善图像的质量。
常见的增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波等。
（二）图像去噪：图像去噪是指从图像中去除噪声的过程。
常见的去噪方法包括小波去噪、中值滤波、双边滤波等。
（三）图像分割：图像分割是指将图像分割成多个区域的过程，以便于后续处理。
常见的分割方法包括阈值分割、区域生长、分水岭算法等。
（四）形态学处理：形态学处理是指利用形态学操作对图像进行处理的方法。
图像识别算法的原理和应用
图像识别算法的原理和应用1. 简介图像识别算法是一种通过计算机对图像进行分析和判断的技术。
它涉及到数学、统计学和人工智能等多个领域的知识。
本文将介绍图像识别算法的原理和在不同领域的应用。
2. 原理图像识别算法的原理主要包括特征提取、模式匹配和分类器训练等步骤。
2.1 特征提取特征提取是图像识别算法的第一步，它通过对图像进行分析，提取出能够表征图像特征的信息。
常用的特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
特征提取可以使用传统的图像处理技术，如边缘检测、滤波和灰度变换等。
2.2 模式匹配模式匹配是图像识别算法的关键步骤，它通过将提取到的特征与预先定义的模式进行匹配，确定图像中是否存在目标物体。
常用的模式匹配算法包括相关性匹配、哈希算法和模板匹配等。
2.3 分类器训练分类器训练是图像识别算法的最后一步，它通过对已知图像进行学习，构建一个用于分类的模型。
常用的分类器包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。
分类器的选择和训练过程会影响图像识别算法的性能和准确率。
3. 应用领域图像识别算法在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：3.1 人脸识别人脸识别是图像识别算法在人脸图像中的应用，它可以用于身份验证、安全管理和监控等方面。
人脸识别算法通过提取人脸的特征点、纹理和形状等信息，来确定一个人的身份。
3.2 目标检测目标检测是图像识别算法在检测特定目标物体方面的应用。
它可以用于自动驾驶、智能监控和物体识别等场景。
目标检测算法通过识别图像中的目标物体并标记出来，从而实现对目标的定位和跟踪。
3.3 图像分类图像分类是图像识别算法在对图像进行分类方面的应用。
它可以用于图像搜索、智能图像分析和情感识别等领域。
图像分类算法通过将图像与训练好的分类器进行比对，将图像归类到预定义的类别中。
3.4 文字识别文字识别是图像识别算法在提取图像中的文字信息方面的应用。
它可以用于扫描文档、车牌识别和手写识别等场景。
文字识别算法通过提取图像中的文字特征，并将其转化为可编辑的文本信息。
图像识别匹配技术原理要点
图像识别匹配技术原理要点一、技术背景在当今数字化快速发展的时代，图像识别技术越来越受到人们的关注。
为了更好实现对图像的分类、追踪、识别等需求，图像识别匹配技术应运而生。
图像识别技术除了在电子商务、智能安防、智能交通等领域得到广泛应用，在医疗、自动控制等领域也有广泛应用前景。
二、技术原理图像匹配技术主要是基于计算机视觉技术的发展，通过将电子图像转化为数学模型，将信号处理和图像分析相结合，实现对图像的快速匹配和识别。
1. 特征提取特征提取是图像匹配技术的第一步，其主要目的是将一个大的图像转换为一个描述该图像的特征向量。
这个特征向量称为特征描述子，是由一系列数值表示的。
常用特征提取的算法有 Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)、Speeded Up Robust Features (SURF) 等。
这些算法通过检测图像中的关键点，并提取这些关键点周围的局部特征，以生成描述子。
这些描述子可以精确地识别出不同图像之间的差异。
2. 特征匹配特征匹配是指将两个或多个图像中的特征描述子进行比较，并计算它们之间的相似度。
为了实现特征匹配，通常使用距离度量算法（如欧几里得距离和汉明距离）来量化描述子之间的差异。
匹配的精度取决于特征提取时使用的算法。
SAR、SIFT 等算法能够稳定地在匹配过程中保持高的准确率，而 SURF、ORB 等算法则更适用于计算速度要求较高的场合。
3. 基于机器学习的匹配在许多情况下，通过传统的特征提取和特征匹配算法仍然难以获得足够准确的匹配结果，因此人们探索了许多基于机器学习的匹配算法。
这些算法使用大量的图像数据训练分类器，以更有效地进行特征匹配。
常用的机器学习算法包括支持向量机 (SVM)、决策树和神经网络。
通过使用这些算法，可以更有效地对图像进行分类和识别。
三、应用场景图像识别匹配技术广泛应用于电子商务、智能安防、智能交通、医疗、自动控制等领域。
图片识别原理
图片识别原理图片识别是一种通过计算机视觉技术，将图像中的内容转换成可识别的数据的过程。
它可以帮助计算机理解图像中的信息，并进行相应的处理和分析。
图片识别的原理涉及到多个领域的知识，包括图像处理、模式识别、机器学习等。
在本文中，我将介绍图片识别的原理及其相关技术，希望能为您对这一领域有更深入的了解。
首先，图片识别的原理主要包括图像获取、特征提取、特征匹配和分类识别四个步骤。
在图像获取阶段，我们需要通过摄像头或者其他设备获取图像数据，并将其转换成数字信号。
然后，在特征提取阶段，我们需要从图像中提取出能够代表图像特征的信息，比如颜色、纹理、形状等。
接着，在特征匹配阶段，我们需要将提取出的特征与已知的特征进行比对，以找出图像中的对象或者场景。
最后，在分类识别阶段，我们需要根据匹配结果对图像进行分类识别，从而得到最终的识别结果。
在实际的应用中，图片识别涉及到多种技术和方法。
其中，深度学习技术在近年来得到了广泛的应用。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络结构来学习图像数据的特征，并进行识别和分类。
深度学习技术在图片识别领域取得了很大的突破，能够处理复杂的图像数据，并取得比传统方法更好的识别效果。
除了深度学习技术，还有一些其他的图片识别技术，比如基于特征的方法、基于模型的方法等。
这些方法在不同的场景下有着各自的优势和局限性，需要根据具体的应用需求来选择合适的方法。
总的来说，图片识别是一项涉及多个学科领域的复杂任务，它需要利用图像处理、模式识别、机器学习等多种技术手段来实现。
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，图片识别的应用范围将会越来越广泛，带来更多的便利和效益。
希望本文能够帮助您对图片识别的原理有所了解，同时也能够为您在相关领域的学习和研究提供一些参考。
图片识别是一个充满挑战和机遇的领域，相信在不久的将来，它将会为我们的生活和工作带来更多的改变和进步。
图像识别匹配技术原理
第1章绪论1.1研究背景及意义数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。
数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。
数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。
数字图像处理（Digital Image Process in g）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分害IJ、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，在最优变换的搜索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。
图像识别算法的原理与应用
图像识别算法的原理与应用随着计算机技术和人工智能的发展，图像识别算法被广泛应用于各个领域。
图像识别算法是将图像转化为数字信号，并通过计算机程序对其进行分析和识别的过程。
本文将介绍图像识别算法的原理和应用。
一、图像识别算法的原理图像识别算法的原理是将图像转化为数字信号，并通过计算机程序对其进行分析和识别。
其基本流程如下：1.数字化：将输入的二维图像转换为数字信号，这个过程称作数字化或图像采集。
2. 特征提取：通过对数字信号进行分析，提取出有区别的特征。
这个过程被称为特征提取。
3. 分类：确定每个特征集所代表的对象，通过比较判断这个特征集是属于已知的对象还是未知对象。
4. 标记：将已知的特征集标记，使得该标签可以有助于完成下一次的识别。
图像识别算法的基本原理是模式匹配，模式匹配是一种通过比较两个或多个数据集的方式确定它们是否匹配的技术。
在图像识别中，要将图像与数据库中的模板进行比较，从而确定它是否与已知图像相似。
二、图像识别算法的应用图像识别算法已经广泛应用于很多领域。
下面列举其中的一些：1. 人脸识别人脸识别是将输入的人脸图像与数据库中的人脸图像比较，从而确定它是否与已知人脸相似的技术。
人脸识别技术的应用范围十分广泛，例如安保系统、移动支付等。
2. 智能监控智能监控将摄像头拍摄到的场景进行智能分析，从而实现自动报警、自动追踪等功能。
3. 食品质量检测食品质量检测是通过对拍摄的食品图像进行特征提取和分析，从而检测食品是否符合质量标准。
4. 病理诊断医疗领域中，通过对X光片、CT等医学影像进行特征提取和分析，可以帮助医生判断病变区域、类型和程度。
三、图像识别算法的发展趋势图像识别算法的发展趋势是多角度、多视角、多模态的多样化。
多角度和多视角指的是针对不同的场景和角度，进行特征提取和识别。
多模态指的是将图像和其他信息（比如文本、语音等）进行融合，从而提高识别的准确率。
此外，图像识别算法的应用也在不停地拓展。
关于人工智能的图像识别技术分析
关于人工智能的图像识别技术分析人工智能的图像识别技术是指利用计算机算法和模型，对图像进行分析和理解，从而进行图像的分类、检测、识别、分割等一系列任务的技术。
图像识别技术是人工智能技术中的一个重要领域，其主要应用于计算机视觉、图像搜索、安防监控、自动驾驶等领域。
下面将围绕图像识别技术的原理、算法和应用进行详细分析。
图像识别技术的原理是通过训练算法和模型，将图像转化为计算机可以处理的数字化数据，然后通过比对、匹配和分类等方式，对图像进行识别和分析。
这一过程包括图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配和图像分类等步骤。
图像识别技术的算法主要包括传统的机器学习算法和深度学习算法两大类。
传统的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、K近邻算法等，这些算法主要通过对图像特征进行提取和分类来实现图像识别。
而深度学习算法则通过多层神经网络的训练和反向传播算法来提取图像的高层特征，从而实现更加准确和高效的图像识别。
在应用方面，图像识别技术已经广泛应用于各种领域。
在计算机视觉领域，图像识别技术能够实现目标检测、图像分割、关键点检测等任务。
在图像搜索领域，通过图像相似度计算和特征匹配，可以实现以图搜图的功能，为用户提供更加精准和准确的搜索结果。
在安防监控领域，图像识别技术可以实现人脸识别、行为分析等功能，帮助提高安全防范和监控效果。
在自动驾驶领域，图像识别技术被广泛应用于道路标志识别、障碍物检测等任务，为智能驾驶系统提供核心支持。
虽然图像识别技术在许多领域都取得了显著的成果，但也仍面临一些挑战和问题。
图像识别技术对大规模数据的需求量非常大，在训练和测试阶段需要大量的数据和计算资源。
图像识别技术在复杂环境下的鲁棒性和准确性仍有一定的提升空间，特别是在光照、噪声等方面的干扰情况下。
图像识别技术还面临着处理速度和实时性的要求，在某些实时应用中需要对图像进行快速的处理和识别。
人工智能的图像识别技术是一个发展迅速且具有广泛应用前景的领域。
图像识别技术的原理及应用 (2)
图像识别技术的原理及应用1. 原理介绍图像识别技术是一种利用计算机算法对图像进行处理和分析，从而识别和理解图像内容的技术。
该技术基于计算机视觉和模式识别领域的研究成果，通过提取图像的特征信息并与预先训练的模型进行比对，从而实现对图像中物体、场景和特定模式的识别。
图像识别技术的原理可以概括为以下几个步骤：1.图片采集：首先需要从摄像头或其他图像采集设备中获取图像数据。
图像可以是静态的，也可以是动态的，比如视频流。
2.图像预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括去噪、平滑、增强和颜色空间转换等操作。
这一步的目的是为了提高后续处理的准确性和效率。
3.特征提取：从预处理后的图像中提取有用的特征信息。
常用的特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
特征提取是图像识别技术的核心步骤，不同的应用领域会采用不同的特征提取方法。
4.特征匹配：将提取到的特征与预先训练好的模型进行匹配。
这个过程使用模式识别算法，比如支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）等。
根据匹配结果，判断图像中是否存在目标物体或特定模式。
5.输出结果：根据匹配结果生成相应的输出。
输出可以是识别出的物体或模式的类别、位置信息或其他附加信息。
2. 应用领域图像识别技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：2.1 人脸识别人脸识别是图像识别技术中的一个重要应用领域。
它通过通过对人脸图像进行特征提取和匹配，实现对人脸的识别和认证。
人脸识别技术现在已广泛应用于门禁、刷脸支付、人员管理等场景。
2.2 目标检测目标检测是通过图像识别技术来定位和识别图像中的目标物体。
它可以应用于安防监控、无人驾驶、智能手机相机的自动对焦等领域。
目标检测技术可以对特定物体进行快速准确的识别，具有很高的实时性和准确性。
2.3 图像分类图像分类是将图像按照类别进行分类的过程。
它可以应用于图像检索、广告识别、产品推荐等场景。
图像分类技术可以通过对图像的特征进行分析和比对，将图像分为不同的类别。
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第1章绪论1・1研究背景及意义数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。
数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。
数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。
数字图像处理（Digital Image Process in g）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，在最优变换的搜索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。
灰度相关的图像配准算法在图像处理技术中起着十分关键的作用，它是图像处理技术得以发展的一个重要基础。
它推动着图像处理技术在医学、生物、信息处理和其他很多高科技领域内的应用，它已渐渐发展成社会生活中不可分离的一种技术，对于图像处理技术发展及应用具有重要意义。
1.2图像配准方法概述配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到匹配的特征点对；然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数：最后由坐标变换参数进行图像配准。
而特征提取是配准技术中的关键，准确的特征提取为特征匹配的成功进行提供了保障。
因此，寻求具有良好不变性和准确性的特征提取方法，对于匹配精度至关重要。
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，因此如何确定多图像之间的配准函数映射关系是图像配准的关键。
通常通过一个适当的多项式来拟合两图像之间的平移、旋转和仿射变换，由此将图像配准函数映射关系转化为如何确定多项式的系数，最终转化为如何确定配准控制RCP。
目前，根据如何确定RCP的方法和图像配准中利用的图像信息区别可将图像配准方法分为三个主要类别：基于灰度信息法、变换域法和基于特征法，其中基于特征法又可以根据所用的特征属性的不同而细分为若干类别。
以下将根据这一分类原则来讨论目前已经报道的各种图像配准方法和原理。
1・3研究现状国外从20世纪60年代就开始在图像配准领域进行研究，但直到1980年代才开始引起学者们的关注。
到上世纪末，单模图像配准问题已基本解决，但多模图像配准由于涉及模式和领域的复杂性，仍需密切关注。
国际上对图像配准技术曾做过调查，其结论是1990年代初技术就明显增加。
而国内从1990年代初才开始涉足此领域。
与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。
针对多光谱遥感图像，提出了一种基于局部灰度极值的配准方法：通过在基准图像和待配准图像中同步寻找含有灰度极值的小区域，再用多项式对极值区域进行曲面拟合，最后，分别计算小区域的极值点作为特征点进行配准。
并用真实和模拟多光谱图像进行了试验结果显示该课题提出具有算法简单和配准精度高的特点。
这是与灰度相关图像配准算法有关的一个扩展应用。
1・4研究问题及内容本文在分析了灰度相关的图像配准算法中的线匹配法、比值匹配法和块匹配法，利用这三种方法分别实现两幅图像在水平垂直位移上的配准，而本课题研究的内容是提出一种基于灰度相关的算法，不仅能实现两幅图在水平和垂直位移的配准，同时也能实现在绕光轴旋转情况下的图像配准。
这里提出了一种方法，多尺度模块匹配法。
在这三种匹配的环境下，它能实现水平垂直位移上的匹配、缩放以及旋转。
同时通过在Matlab编程环境下编程实现相关算法，通过实际图像的配准试验，利用这些结论最终得到精确地配准结果。
第2章图像配准基本理论2.1图像配准的基本介绍2.1.1 图像配准的描述图像配准是对取自不同时间，不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程。
图像配准广泛用于多模态图像分析，是医学图像处理的一个重要分支，也是遥感图像处理，目标识别，图像重建，机器人视觉等领域中的关键技术之一，也是图像融合中要预处理的问题，待融合图像之间往往存在偏移、旋转、比例等空间变换关系，图像配准就是将这些图像变换到同一坐标系下，以供融合使用。
2.1.2 图像配准的定义对于二维图像配准可定义为两幅图像在空间和灰度上的映射⑷，如果给定尺寸的二维矩阵F1和F2代表两幅图像，F1(X,Y)和F2(X,Y)分别表示相应位置(X,Y)上的灰度值，则图像间的映射可表示为：F2(X,Y) =G(F1(H(X,Y))),式中H表示一个二维空间坐标变换，即(X',Y') =H(X,Y)，且G是一维灰度变换。
2.1.3 图像配准的步骤图像配准的基本过程可以分为三个步骤：第一步是为每一个图像信息模式各定义一个坐标系F(X,Y)，然后再定义这些参考特征之间的失调或相似函数；第二步是分割出图像的参考特征，再定义这些参数特征之间的失调或相似函数；第三步是应用优化算法，使第二步中失调(相似)函数达到全局最小(最大)值，达到两幅图像的配准。
其中参考特征和对应优化算法的选择是配准的核心，也是不同配准算法的差异所在。
2.2图像配准的相关概念2.2.1 配准基准通常，图像配准中根据配准基准的特性，可分为基于外部基准的配准和基于内部基准的配准⑸，外部基准是指强加于待配准对象的各种人造标记，这些标记必须在各种配准模式中都清晰可见且可准确检测到。
内部基准是指由图像本身得到的位置相对固定且图像特征明晰的各种配准标识。
2.2.2 映射变换与配准区域设fl和f2表示两幅待匹配的图像，I1(x) = I1(x,y)和I2(x') = l2(x',y')分别表示两幅图像的密度函数，其中x=(x,y)和x' =(x',y')分别表示在图像D1和D2 中的像素坐标。
图像匹配就是要找到一个把图像fl映射到图像f2的变换M(x) = (U (x,y),V (x,y)使得变换后的图像I 3(M (x))和I2(x')具有几何对应性。
这种映射变换有刚体变换、仿射变换、投影变换以及曲线变换等。
配准时的变换区域根据实际需要又分为局部配准和全局配准。
局部变换一般很少直接使用，因为它会破坏图像的局部连续性，且变换的双映射性会影响图像的再采样。
从近期关于图像配准方面的文章看，一般刚性和仿射多用于全局变换，而曲线变换多用于局部变换。
2.2.3 配准的交互性与优化根据人的参与程序配准又可分为全自动式，交互式和半自动式三种。
全自动式中使用者仅需给相应算法提供图像数据以及图像获取的一些可能信息；交互式中使用者必须亲自进行配准，软件仅给目前变换提供一个可视的或数字的感官印象以及初始变换的一个可能参数；半自动式中，交互式有两种方式：一种是使用者须初始化算法，如分割数据，另一种是指导算法，如拒绝或接受配准假设。
配准变换的参数可以是直接计算出的，也可以是搜索计算出的。
直接计算的最优化方法一般已完全由实例决定，所能研究的工作也仅限于如何使用非常少的信息把此计算方法应用于实际。
搜索计算的最优化方法大多都可以用待优化的变换参数的一个标准数学函数来表达配准实例，此函数力图使图像在某一变换时两幅图像可达到最大相似。
这些函数通常在单模配准中能简单一些，因为此时图像的相似性更能容易直接定义。
我们可以通过使用一个标准的、合适的最优化方法使相似函数达到最优。
目前应用比较广泛的方法有Powell的方法、Downhill Simplex方法、Brent的方法以及一系列一维搜索算法、Leve nberg-Marquardt最优化算法、Newto n-Raph son迭代算法、stochasti(搜索算法、梯度下降法(gradient descent methods、遗传算法(genetic methods)、模拟退火法(simulated annealing)，粒子群算法(partice sworm)，蚁群算法(ant)，几何散列法(geometric hashing。
多分辨率(如金字塔) 和多尺度方法可以加速最优化的收敛速度。
许多实际应用中使用了不止一种最优化方法，一般是先使用一种粗糙但快速的算法，然后再接着使用一种准确但运算速度慢的算法。