图像匹配
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。
图像匹配算法
值 然后把这差值同其它点对的插值累加起来，当累加r次误
差超过 Th，则停下来，并记下次数r，定义SSDA的检测曲面为
min I(i,
j)
r
1 r m2
r k 1
(i,j,mk
,n
k
)
Th
（4）、把 I(i,值j) 大的 (点i, j作) 为匹配点，因为这点 上需要很多次累加才使总误差超过 Th。 特点：非匹配点用较少的计算就可以达到阈值而被丢 去，对非匹配点减少计算量，提高匹配速度。
基于灰度的匹配算法
1、ABS（Absolute Balance Search）算法：用模 板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰 度值的差别来表示二者的相关性。
计算ABS值有三种方法：
1）、
MD(m, n) max x, y
f1(x, y)
f2 (x m, y n)
2）、 SAD(m, n) f1(x, y) f2(x m, y n) xy
3）、
SSD(m, n)
( f1(x, y) f2(x m, y n))2
xy
特点:（1)、思路简单，实现方便。
（2)、模板图像或待匹配图像任一个发生线性 变换，算法失效。
2、归一化互相关匹配算法（NCC）
（Normalized Cross-Correlation）：通过计
算模板图像和待匹配图像上的互相关值来确
^
^
（1）、定义误差值 (i,j,mk ,nk )= Sij(mk ,nk ) S(i, j) T (mk ,nk ) T
其中：
^
S (i,
j)1 M2MSij(m,n)m,n1
（2）、取一不变阈值 Th
^
图像匹配简介
图像匹配简介
图像匹配简介
图像匹配是指在两个或多个图像中寻找对应的像素，生成一组二元关系对应，即像素对的匹配关系。
图像匹配可以被应用到许多领域中，例如机器人和自动驾驶的感知和导航、虚拟现实、医学图像处理、智能监控系统以及文物保护等。
图像匹配算法可以被分为两个主要类别：基于特征的图像匹配算法和基于深度学习的图像匹配算法。
基于特征的图像匹配算法根据图像中的特征点进行匹配。
特征点指的是在不同的图像中表现出相似性的局部区域。
常用的特征点描述符包括尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方
图（HOG）、加速稳健特征（SURF）等。
基于特征的图像匹
配算法需要先对图像进行特征提取，然后进行特征匹配，最后根据匹配结果计算变换矩阵，进行图像配准。
这种算法的优点是适用于不同姿态、视角和光照条件下的图像匹配，但在图像中存在大量重复纹理或噪声时容易产生误匹配。
基于深度学习的图像匹配算法则是直接基于特征向量而非特征点进行匹配，可以使用卷积神经网络（CNN）结构进行特征
提取。
在深度学习方法中，通过使用语义吸收层或可形式化的聚合架构来生成不变于图像的特征编码，并对其进行匹配。
基于深度学习的图像匹配算法可以利用大量的数据进行监督学习，可以处理更加复杂的图像识别问题，对于捕捉图像的全局和局部变化具有更强的鲁棒性。
但是，由于深度学习模型很难理解，
它们通常需要更多的计算资源和更长的训练时间。
图像匹配是机器视觉领域中重要的一个方向，其应用范围非常广泛。
由于不同的特征提取方式和匹配策略的不同，每种算法都有其适用的场景。
在应用中需要根据不同的场景选择最适用的算法，以达到最佳的匹配效果。
图像匹配的算法种类和原理
图像匹配的算法种类和原理
图像匹配是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，用于判断两个或多个图像之间的相似性或是否存在某种关联。
以下是几种常见的图像匹配算法和其原理：
1. 直方图匹配：该算法基于图像的颜色分布，通过比较两个图像的直方图来评估它们的相似性。
直方图是一种将图像像素值与其频率关联起来的统计工具。
2. 特征点匹配：该算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，然后比较两个图像中的特征点之间的距离或相似性来确定它们之间的匹配关系。
常见的特征点匹配算法包括SIFT、SURF 和ORB。
3. 模板匹配：该算法使用一个预先定义好的模板图像，将其与输入图像进行比较，找出最佳匹配的位置。
模板匹配算法通常使用相关性或差异性度量来评估匹配程度。
4. 形状匹配：该算法旨在比较图像中的形状特征，例如提取图像边界上的轮廓，并计算它们之间的相似性。
形状匹配通常与图像分割和轮廓提取技术结合使用。
5. 神经网络匹配：近年来，深度学习和卷积神经网络（CNN）等技术的发展为图像匹配带来了新的突破。
使用深度神经网络，可以学习到更高级别的特征表示，并通过训练模型来实现图像匹配任务。
这些算法各有优缺点，并且在不同应用场景下具有不同的适用性。
在实际应用中，经常需要结合多种算法来实现更准确的图像匹配结果。
图像匹配+图像配准+图像校正
图像匹配图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。
其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。
1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。
利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点。
灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。
最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法，其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。
利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大，因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。
现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法，FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。
2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。
基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。
特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系，通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。
特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。
常用的特征提取与匹配方法有：统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等。
基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多，大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度;而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力。
图像匹配算法的研究进展
图像匹配算法的研究进展一、本文概述随着信息技术的飞速发展，图像匹配算法在诸多领域，如人脸识别、物体追踪、自动驾驶、医学影像分析以及遥感图像处理等，都发挥着越来越重要的作用。
图像匹配算法的核心在于通过一定的算法和策略，从大量图像中快速准确地找到目标图像，或者从同一场景的不同图像中找出相似或相同的部分。
本文旨在探讨图像匹配算法的研究进展，包括经典的算法、新兴的算法以及它们在不同领域的应用。
我们将回顾传统的图像匹配算法，如基于特征的方法、基于灰度的方法等，分析它们的优缺点以及适用场景。
然后，我们将重点介绍近年来兴起的深度学习在图像匹配领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）、孪生网络（Siamese Network）等，以及它们在提高匹配精度和效率方面的突出表现。
我们还将讨论图像匹配算法在实际应用中面临的挑战，如光照变化、视角变化、遮挡等问题，以及针对这些问题的解决方案。
我们将展望图像匹配算法的未来发展趋势，包括算法性能的进一步提升、多模态图像匹配的研究、以及在大规模图像数据库中的应用等。
通过本文的综述，我们希望能够为读者提供一个全面而深入的图像匹配算法研究进展的概览，同时也为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、图像匹配算法的基本原理图像匹配算法是计算机视觉领域的一个核心问题，它旨在从大量图像中找出具有相似性或相关性的图像。
这些算法的基本原理主要基于特征提取和相似性度量两个方面。
特征提取是图像匹配算法的首要步骤。
在这一过程中，算法会从图像中提取出关键信息，这些信息通常是对图像内容的抽象描述，如边缘、角点、纹理、颜色分布等。
这些特征的选择对后续的匹配效果至关重要，因为它们需要既能代表图像的主要内容，又具有一定的鲁棒性，能够在不同的光照、视角、尺度等条件下保持一致。
相似性度量是图像匹配算法的另一关键步骤。
在提取了特征之后，算法需要一种方法来量化两个图像之间的相似性。
常见的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。
图像匹配
图像匹配的现状及展望随着科学技术的发展，图像配准技术在近代信息处理领域中的应用范围越来越广泛。
例如：图像配准技术在飞行器导航、人脸识别、文字识别、指纹识别、机器人视觉、航空图像分析、序列图像分析、视频图像分析、电子地图、信息的三维重构、导弹的地形和地图匹配制导、景象匹配、光学和雷达的目标跟踪与识别、自然资源分析、环境研究，气象预报、医疗诊断、虹膜识别技术、图像拼接和图像融合等方面有着广泛的应用。
图像匹配是指通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系，相似性和一致性的分析，寻求相似影像目标，简而言之，就是指图像之间的比较，从而得到不同图像之间的相似度。
它是在变换空间中寻找一种或多种变换，使来自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像在空间上一致[1]。
一致图像匹配的具体做法是通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。
其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
一、图像匹配现状和存在的问题目前国内外对图像匹配的研究主要集中在四个方面，即特征空间，相似性度量，搜索空间和搜索策略[2]。
(l)特征空间特征空间是由参与匹配的图像特征构成的，特征可以是灰度值，也可以是边界、轮廓、表面、显著特征、统计特征、高层结构描述与句法描述等。
选择合理的特征可以提高匹配性能、降低搜索空间、减小噪声等不确定性因素对算法的影响，提高适应性。
(2)相似性度量相似性度量指用什么来确定待匹配特征之间的相似性，它通常是某种代价函数或者是距离函数的形式。
经典的相似性度量包括相关函数和Minkowski距离,最近人们又提出了Hausdorff距离、互信息作为匹配度量。
(3)搜索空间图像匹配问题是一个参数的最优估计问题，待估计参数组成的空间即搜索空间，成像畸变的类型和强度决定了搜索空间的组成和范围。
图像匹配算法
各种图像匹配的文献都会出现“配准、匹配、几何 校正”三个词，它们的含义比较相似。 配准：一般两幅图像之间； 匹配：寻找同名特征(点) 的过程; 几何校正：根据主辅图像之间的几何变换关系，对 辅图像进行逐像素处理变为配准图像的过程叫做 “几何校正”。 图像匹配：把不同时间、不同成像条件下对同一景 物获取的两幅或者多幅图像在空间上对准，或根据 已知模式到另一幅图中寻找相应的模式 。 其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的 最佳搜索问题。
(30 312 )(03 21 )[(330 12 ) 2 (21 03 ) 2 ]
为加快匹配过程，可采用两步模板匹配策略。首先，使 用零阶矩算子进行粗匹配，获得可能的匹配位置点；然 后对可能的匹配点根据归一化的矩特征实现精匹配。
2、基于图像特征点的匹配算法
在点特征提取方法中，Harris算子是C.Harris和M.J.Stephens在 1988年提出的一种基于信号的点特征提取算子，给出了与自相关 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， 如果两个曲率值都很高，那么就认为该点是点特征。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和 以特征为基础的匹配。 1、灰度匹配 ：通过利用某种相似性度量，如相关 函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测 度极值，判定两幅图像中的对应关系。 2、特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特 征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述， 然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。
j 0 k 0
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2
DST ( x, y) 2[t ( j, k ) f ( x j, y k )]
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研究配准进两年的时间，有幸看到一个技术文档，做了一下的总结，如有不妥之处敬请大家谅解，多提出意见废话不多说，书归正传！这里主要讲解的是多模态或者说是多序列MRI图像配准。
采用的图片是人体膝盖图。
配准暂且分为五部Step1. 下载图片Step2. 初始配准（粗配准）Step3. 提高配准精度Step4. 利用初始条件提高配准精度配准Step5. 结果满意不满意，你说了算下面一一详细说明以上几个步骤！一，下载图片这里采用的图片是matlab子带的两张MR膝盖图，“knee1.dcm”作为参考图像，"knee2.dcm"为浮动图像！Plain Text code?1 2 fixed = dicomread('knee1.dcm'); % 读参考图像fixed moving = dicomread('knee2.dcm'); % 读浮动图像moving可能接下来大家关注的问题就是这两幅图像到底有什么区别，这种区别又有多大的可视化程度，下面就为推荐两个比较好用的函数用于观测两幅图像的区别。
Plain Text code?1 2 figure, imshowpair(moving, fixed, 'method'); title('Unregistered');imshowpair函数就是指以成双成对的形式显示图片，其中一个重要的参数就是‘method’，他又4个选择（1）‘falsecolor’字面意思理解就是伪彩色的意思了，其实就是把两幅图像的差异用色彩来表示，这个是默认的参数。
（2）‘blend’这是一种混合透明处理类型，技术文档的翻译是alpha blending，大家自己理解吧。
（3）‘diff’这是用灰度信息来表示亮度图像之间的差异，这是对应‘falsecolor’的一种方式。
（4）参数‘monotage’可以理解成‘蒙太奇’，这是一种视频剪辑的艺术手法，其实在这里我们理解成拼接的方法就可以了。
为什么在这里罗里吧嗦的说这么多的显示呢，大家知道"人靠衣装，美靠...."(就不多说了吧)，总之就是一个好的视觉效果能给人以耳目一新的效果。
嗯嗯，这个就是蒙太奇的效果了，这两个则分别是伪彩色，混合透明处理了，至于大家接受那个就要看自己的爱好了说到了这里终于结束了这关没有意义的读图环节，请大家原谅我的无耻吧。
二，初始配准（粗配准）初始配准就是大致的使图像对其，使其差别不要太明显，以方便下一步的精细配准环节。
函数imregconfig这在个环节可是主角，从名字上看就知道他要设置一些参数和方法了，其实他真正的作用是配置优化器和度量准则，Plain Text code?1 [optmizer, metric] = imregconfig(modality);参数modality指定fixed image, moving image之间的关系，有两种选择‘monomodal’, 'multimodal'两种，分别质量两幅图像是单一模态还是多模态，根据需要自己选择。
返回的参数optimizer 是用于优化度量准则的优化算法，这里有registration.optimizer.RegularStepGradientDescent 或者 registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary 两种可供选择。
输出参数metric 则是注明了度量两幅图片相似度的方法，提供了均方误差（registration.metric.MeanSquares ）和互信息（registration.metric.MattesMutualInformation ）两种供选择。
当然大家也可以根据结构扩充这两个参数。
到这里优化器和度量准别就已将做好了，是不是简单到没朋友。
要上大菜了，配准代码Plain Text code ?1 2 3 movingRegisteredDefault = imregister(moving, fixed, 'affine', optimizer, metrifigure, imshowpair(movingRegisteredDefault, fixed);title('A: Default registration');imregister 函数根据取得的optimizer,metric 参数对2D,3D 参考图像做变换（transform ）目的是fixed ，moving image 对其，大家关注到有一个参数‘affine’，他是指该变化是仿射变换，同样该参数还可以选为‘translation’ （x,y ）坐标平移变换，不牵涉到旋转个尺度变换‘rigid’ 刚性变换（平移和旋转）‘similarity’ 改变换包括了平移，旋转和尺度变换‘affine’ 在similarity 的基础上加入了shear （图像的剪辑）该图片就是粗配准的结果了，大家可以在右上角看到明显的不重合现象。
三，提高配准精度粗配准的结果一般情况下达不到实际应用的要求，为此很有必要进一步提高精度，如果有对精度要求不高的朋友看到这里就可以结束了。
Plain Text code?1 2 disp('optimizer'); disp('metric');这两条指令可以看到默认生成的优化器和度量函数参数，当然这里提高精度的途径就是通过修改这两个参数了！在这里我们通过修改两个参数，观察对配准效果的改进：（1）改变优化器的步长已达到对更加精细的变换。
Plain Text code ?1 2 3 4 optimizer.InitialRadius = optimizer.InitialRadius/3.5;movingRegisteredAdjustedInitialRadius = imregister(moving, fixed,'affine', optfigure, imshowpair(movingRegisteredAdjustedInitialRadius, fixed);title('Adjusted InitialRadius');把原步长缩小为原来的3.5倍，结果如下貌似效果还是有点的啊，大家在看右上角的阴影好像不见了（2）在（1）基础上改变最大迭代次数Plain Text code ?1 2 3 4 optimizer.MaximumIterations = 300;movingRegisteredAdjustedInitialRadius300 = imregister(moving, fixed, 'affine', figure, imshowpair(movingRegisteredAdjustedInitialRadius300, fixed);title('B: Adjusted InitialRadius, MaximumIterations = 300, Adjusted InitialRa效果如下：正上的阴影好像也减小了四，改变初始条件提高精度这里的思想就像我们在做雕塑一样，假如我们要用石头雕一个人，首先我们可以大刀阔斧的把头部留出来，然后把脖子留的比头部更细，简单的说就是美女留出S轮廓，或者o型的（哈哈，对号入座就可以了），下一步精雕细琢的时候就会轻松很多，这里的初始条件就是先用简单的变换做出一个初始配准图像，然后以初始配准的结果作为输入做精细配准。
大致做法如下：Plain Text code?1 t formSimilarity = imregtform(moving,fixed,'similarity',optimizer,metric);用similarity的变换方式做初始配准，或者你还可以用rigid，transform的方式都可以Plain Text code ?1 t formSimilarity = imregtform(moving,fixed,'similarity',optimizer,metric);在这里imregtform 把变化矩阵输出；然后用imref2d 限制变换后的图像与参考图像有相同的坐标分布Plain Text code ?1 Rfixed = imref2d(size(fixed));imwarp 函数执行几何变换，当然依据则是tformSimilarity 的变换矩阵了。
Plain Text code ?1 2 3 movingRegisteredRigid = imwarp(moving,tformSimilarity,'OutputView',Rfixed); figure, imshowpair(movingRegisteredRigid, fixed);title('C: Registration based on similarity transformation model.');得到的tformsimilarity.T 就是传说中的变换矩阵了tformSimilarity.T= 1.0331 -0.1110 00.1110 1.0331 0-51.1491 6.9891 1.0000下面就是精配准的部分了：Plain Text code ?1 2 3 4 movingRegisteredAffineWithIC = imregister(moving,fixed,'affine',optimizer,metric,. 'InitialTransformation',tformSimilarity);figure, imshowpair(movingRegisteredAffineWithIC,fixed);title('D: Registration from affine model based on similarity initial condit初始配准结果：进一步精细配准：五，到这里就是你说了算了Deciding When Enough is Enough Plain Text code ?1 2 3 4 5 6 7 8 figureimshowpair(movingRegisteredDefault, fixed)title('A - Default settings.');figureimshowpair(movingRegisteredAdjustedInitialRadius, fixed) title('B - Adjusted InitialRadius, 100 Iterations.');9 10 11 12 13 14 15 figureimshowpair(movingRegisteredAdjustedInitialRadius300, fixed) title('C - Adjusted InitialRadius, 300 Iterations.');figureimshowpair(movingRegisteredAffineWithIC, fixed)title('D - Registration from affine model based on similarity initial con选择一个合适的，理想的你想要的结果，去飞去装逼吧。