图像识别匹配技术原理要点 (2)
图像识别技术的工作原理
图像识别技术的工作原理图像识别技术是一种基于计算机视觉的人工智能技术，它通过对图像进行分析和处理，实现对图像内容的理解和识别。
这项技术已经在各个领域得到广泛应用，如人脸识别、车牌识别、智能安防等。
那么，图像识别技术的工作原理是什么呢？首先，图像识别技术需要通过图像输入来进行处理。
图像可以是从摄像头、相机或者其他设备中获取的，也可以是从图像数据库中提取的。
无论是静态图像还是动态图像，图像识别技术都能够进行处理。
其次，图像识别技术会对输入的图像进行预处理。
预处理的目的是提取图像中的特征信息，以便后续的分析和识别。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割等步骤。
去噪可以减少图像中的噪声干扰，增强可以提高图像的对比度和清晰度，分割可以将图像分成不同的区域，以便更好地提取特征。
然后，图像识别技术会对预处理后的图像进行特征提取。
特征提取是图像识别的核心步骤之一，它通过对图像中的特征进行提取和描述，将图像转化为计算机可以理解和处理的数据。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
这些特征可以用数学模型进行表示，从而方便后续的分类和识别。
接着，图像识别技术会根据提取到的特征进行分类和识别。
分类和识别是图像识别的最终目标，它们通过将图像与已知的模型或者数据库进行比对，确定图像所属的类别或者标签。
分类和识别的方法有很多，如支持向量机、神经网络、决策树等。
这些方法可以根据特定的应用场景和需求进行选择和调整。
最后，图像识别技术会输出识别结果。
识别结果可以是图像的类别、标签或者其他相关信息。
根据不同的应用需求，识别结果可以用于智能安防、人机交互、智能驾驶等方面。
同时，图像识别技术也可以通过反馈机制不断优化和改进，提高识别的准确性和效率。
总结起来，图像识别技术的工作原理包括图像输入、预处理、特征提取、分类识别和输出结果等步骤。
通过这些步骤的组合和优化，图像识别技术能够实现对图像内容的理解和识别。
随着人工智能的发展和应用的推广，图像识别技术将在更多的领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多便利和创新。
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。
图像识别技术实现原理与应用场景分析
图像识别技术实现原理与应用场景分析随着科技的不断发展，图像识别技术也越来越受到关注。
图像识别技术是指计算机通过对图像的分析、处理，从中自动识别出各种信息的技术。
其核心是通过将数学模型应用到图像上，从而实现图像识别。
本文将从技术原理和应用场景两个方面进行分析。
一、技术原理图像识别技术的实现，离不开图像处理和机器学习两个方面的支持。
1. 图像处理图像处理是指将数字图像经过一系列的计算机算法处理之后，得到一些本身不具有的信息。
这是图像识别技术实现的重要基础。
具体来说，图像处理的过程可以分为以下几个步骤：（1）采集图像这是图像处理的第一步，将图像以数字的形式存储在计算机中。
（2）预处理图像在采集的图像中可能会存在噪点和其他不必要的信息，预处理旨在去除这些干扰因素，使图像更清晰。
（3）特征提取通过对图像进行分析，提取出其中的特征信息。
如对于人脸识别技术，可以提取出眼睛、鼻子、嘴巴等特征。
（4）分类识别通过机器学习模型，对提取出的特征进行分类，从而实现对不同图像的自动识别。
2. 机器学习机器学习是指通过让计算机自我学习，从而对一定领域内的规律进行归纳和总结的过程。
其过程包括：收集数据、训练模型、评估模型和应用模型。
机器学习在图像识别技术中的应用，主要体现在：（1）建立模型根据数据的不同特点，建立不同的模型。
如对于人脸识别技术，可以建立卷积神经网络模型。
（2）训练模型将已有的数据输入到模型中，通过不断迭代，使模型得到更高的识别准确度。
（3）评估模型对训练好的模型进行验证，评估其识别准确度，从而获取更好的模型。
二、应用场景图像识别技术的应用场景非常广泛，以下列举其中几种：1. 人脸识别人脸识别是图像识别技术中应用最广泛的一种，其应用领域包括门禁系统、支付验证、考勤管理等等。
2. 文字识别文字识别也是图像识别技术中的重要应用之一。
如通过对车牌、身份证等信息的自动识别，能够提高识别效率，减少人工错误。
3. 环境监测图像识别技术通过对采集到的照片进行分析，可以实现对自然灾害、交通堵塞等情况的自动监测。
了解图像识别和处理的基本原理和算法
了解图像识别和处理的基本原理和算法图像识别和处理是计算机视觉领域的重要研究方向，它涉及到对图像进行分析、理解和处理的技术和方法。
本文将介绍图像识别和处理的基本原理和算法。
一、图像识别的基本原理图像识别是指通过计算机对图像进行分析和理解，从而识别出图像中的对象、场景等信息。
其基本原理包括以下几个方面：1. 特征提取：特征是图像中的一些具有代表性的属性或者模式，通过提取这些特征可以描述图像的内容。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取可以通过局部特征描述子（如SIFT、SURF等）或者深度学习模型（如卷积神经网络）来实现。
2. 特征匹配：将待识别图像的特征与已知图像库中的特征进行匹配，找出最相似的图像。
匹配算法可以使用最近邻算法、支持向量机等。
3. 分类器训练：通过使用已标注的图像数据集来训练分类器，使其能够自动学习图像的特征和类别之间的关系。
常用的分类器包括支持向量机、随机森林、深度学习模型等。
二、图像处理的基本原理图像处理是指对图像进行各种操作和变换，以改善图像的质量、增强图像的特征或者提取图像中的有用信息。
其基本原理包括以下几个方面：1. 图像增强：通过对图像的亮度、对比度、颜色等进行调整，使图像更加清晰、鲜艳。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸等。
2. 图像滤波：通过对图像进行滤波操作，去除噪声、平滑图像或者增强图像的边缘等。
常用的图像滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
3. 图像分割：将图像分成若干个不同的区域或者对象，以便进一步分析和处理。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测等。
4. 特征提取：提取图像中的特征以描述图像的内容。
常用的特征包括边缘、纹理、形状等。
特征提取可以通过使用滤波器、边缘检测算法等实现。
三、图像识别和处理的常见算法在图像识别和处理领域，有许多经典的算法被广泛应用。
以下是其中一些常见的算法：1. SIFT算法：尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种用于图像特征提取和匹配的算法。
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。
图像识别匹配技术原理要点
图像识别匹配技术原理要点随着计算机视觉和深度学习技术的发展，图像识别匹配技术得到了快速的发展和应用。
这些技术可以用于识别和匹配物体、人脸和文字等。
本文将简要介绍图像识别匹配技术的原理要点。
1. 图像特征提取图像特征提取是图像识别匹配技术中的第一步。
该步骤将原始图像转换为可供计算机处理的数字表示。
在这个数字表示中，图像的视觉元素（如边缘、角点和纹理等）被提取出来并用数字形式表示。
常用的图像特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和尺度不变特征变换（SIFT）等。
这些算法可以用于提取不同类型的特征，如边缘、纹理和局部结构等。
2. 特征匹配特征匹配是图像识别匹配技术的第二步。
在这个步骤中，计算机将原始图像和目标图像的特征进行比较，以确定它们之间的相似度。
这个相似度值可以用于确定是否有一个匹配项或者在哪里有最佳的匹配项。
常用的特征匹配算法包括暴力匹配（Brute-Force Matching）、k-近邻匹配（K-Nearest Neighbor Matching）和FLANN匹配（Fast Library for Approximate Nearest Neighbor Matching）等。
3. 机器学习机器学习是图像识别匹配技术中的关键步骤。
通过训练机器学习模型，可以让计算机根据大量的图像样本来识别和匹配不同的物体、人脸和文字等。
常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）和神经网络（Neural Network）等。
这些算法可以用于分类、聚类和回归等不同类型的问题。
4. 深度学习深度学习是近年来图像识别匹配技术的新兴领域。
它使用多层神经网络来模拟人类大脑的神经元结构，可以在不同的图像分类和识别任务中取得很好的效果。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
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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,就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与储存。
数字图像可以由许多不同的输入设备与技术生成,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,三维几何模型就是计算机图形学的一个主要分支。
数字图像处理领域就就是研究它们的变换算法。
数字图像处理(Ｄｉgital Ｉｍaｇe Prｏcesｓｉng)就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与技术。
数字图像处理的产生与迅速发展主要受三个因素的影响:一就是计算机的发展;二就是数学的发展(特别就是离散数学理论的创立与完善);三就是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业与医学等方面的应用需求的增长。
图像配准(Iｍaｇｅregiｓtratioｎ)就就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置与角度等)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,各种方法都就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与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,而就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。
主要特点就是实现简单,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与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就是医学图像配准研究的发展方向,也就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就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)技术就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,它就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、信息处理与其她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。
而特征提取就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与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与绝对配准两种:相对配准就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,其坐标系统就是任意的。
绝对配准就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就是图像配准的关键。
通常通过一个适当的多项式来拟合两图像之间的平移、旋转与仿射变换,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的方法与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、变换域法与基于特征法,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与原理。
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与领域的复杂性,仍需密切关注。
国际上对图像配准技术曾做过调查,其结论就是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就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与扩展。
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:通过在基准图像与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。
并用真实与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与配准精度高的特点。
这就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、比值匹配法与块匹配法,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就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与垂直位移的配准,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就是对取自不同时间,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,就是医学图像处理的一个重要分支,也就是遥感图像处理,目标识别,图像重建,机器人视觉等领域中的关键技术之一,也就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与灰度上的映射[4],如果给定尺寸的二维矩阵1F 与2F 代表两幅图像,1(,)F X Y 与2(,)F 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:2(,)(1((,)))F X Y G F 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 就是一维灰度变换。
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:第一步就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;第二步就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;第三步就是应用优化算法,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。
其中参考特征与对应优化算法的选择就是配准的核心,也就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与基于内部基准的配准［5］,外部基准就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。
内部基准就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1f 与2f 表示两幅待匹配的图像,1()1(,)I x I x y =与2(')2(',')I x I x y =分别表示两幅图像的密度函数,其中(,)x x y =与'(',')x x y =分别表示在图像1D 与2D 中的像素坐标。
图像匹配就就是要找到一个把图像1f 映射到图像2f 的变换()((,),(,))M x U x y V x y =,使得变换后的图像3(())I M x 与2(')I 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与全局配准。
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瞧,一般刚性与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,交互式与半自动式三种。
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:一种就是使用者须初始化算法,如分割数据,另一种就是指导算法,如拒绝或接受配准假设。
配准变换的参数可以就是直接计算出的,也可以就是搜索计算出的。
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Pow ｅll 的方法、Downhill Ｓi ｍｐle ｘ方法、Br ｅｎt 的方法以及一系列一维搜索算法、Leven ｂerg-Marqu ａｒdt 最优化算法、N ｅwto ｎ-Ｒap ｈ son 迭代算法、ｓｔo ｃhastic 搜索算法、梯度下降法(g ｒadie ｎt ｄｅs ｃent ｍe ｔｈo ｄs )、遗传算法(genetic ｍethods )、模拟退火法(simulated an ｎea ｌi ｎg ),粒子群算法(pa ｒtic ｅ sworm ),蚁群算法(an ｔ),几何散列法(ｇｅometri ｃ hash ｉng )。