图像配准融合介绍
生物医学图像配准与融合技术
生物医学图像配准与融合技术第一章：引言生物医学图像配准与融合技术是近年来在医学影像领域得到广泛应用的重要技术之一。
图像配准是指将不同时间、不同仪器或不同成像方式获得的医学图像进行对齐，以实现形态学或功能学上的比较和分析。
而图像融合则是将多个相互补充的医学图像信息融合为一个整体图像，以提升诊断和治疗的准确性和可行性。
本章将介绍生物医学图像配准与融合技术的研究背景和意义。
第二章：生物医学图像配准技术2.1 影像配准方法影像配准算法主要分为刚体变换、仿射变换和非刚体变换三种类型。
刚体变换适用于不考虑局部形变的情况，如脑部图像的配准；仿射变换可以捕捉到平移、旋转和尺度变换等刚性形变的信息；非刚体变换则适用于表达非刚性形状变化的情况，如心脏或肺部图像的配准。
2.2 图像特征提取图像特征提取是影像配准的重要步骤，其目的是从不同图像中提取出具有对应关系的特征点。
常用的特征提取方法包括尺度不变特征变换（SIFT）、速度鲁棒特征（SURF）和主成分分析（PCA）等。
2.3 配准评估准确评估配准结果对于衡量配准算法的性能至关重要。
常用的评估方法包括均方根误差（RMSE）、互信息（MI）和互相关（CC）等。
第三章：生物医学图像融合技术3.1 多模态图像融合多模态图像融合是指将不同成像模态获得的医学图像信息进行融合，以提高诊断和治疗的准确性和可行性。
常见的多模态图像融合方法包括基于权重功能的融合、基于变换域的融合和基于学习的融合。
3.2 多尺度图像融合多尺度图像融合是指将不同尺度获得的图像信息进行融合，以获取更全面和细致的图像信息。
常用的多尺度图像融合方法包括金字塔融合、小波变换和骨架表示等。
3.3 区域特异性图像融合区域特异性图像融合是指将感兴趣区域（ROI）的图像信息进行融合，以突出重要区域的细节信息。
常见的区域特异性图像融合方法包括基于区域分割的融合、基于判别性分析的融合和基于学习的融合。
第四章：应用研究与前景展望4.1 临床应用生物医学图像配准与融合技术在临床应用中具有广阔的前景。
测绘中的图像配准与图像融合技术
测绘中的图像配准与图像融合技术在测绘领域，图像配准和图像融合技术扮演着重要的角色。
图像配准是指将两幅或多幅图像进行准确地对齐，以便在后续的分析和处理中使用。
而图像融合则是将不同传感器获取的多幅图像融合为一幅图像，以提高图像的质量和信息提取能力。
这两种技术的结合可以为测绘工作提供更加精确和全面的数据支持。
图像配准是测绘工作中常用的技术，它可以对不同时间、不同角度或不同传感器获取的图像进行对比和分析。
基于遥感影像的配准，可以实现矢量数据和栅格数据的相互转换和叠加分析。
在实际应用中，图像配准可以用于地物分类、变化检测、地表变形监测等方面。
图像配准的关键是找到两幅或多幅图像之间的对应关系，即确定它们之间的几何变换参数。
常见的图像配准方法包括基于特征点的方法和基于相位相关的方法。
特征点法通过检测图像中的关键特征点，如角点、边缘等，然后通过匹配这些特征点来确定图像之间的变换关系。
而相位相关法则是利用图像的频域信息来计算图像之间的相似性，从而得到图像之间的几何变换参数。
图像融合是将多个传感器获取的图像进行融合，以达到更全面、更准确的信息提取效果。
常见的图像融合方法包括基于像素的方法和基于特征的方法。
像素级融合将不同图像的像素值进行加权平均，以得到融合后的图像。
而特征级融合则是通过提取不同图像中的特征信息，如边缘、纹理等，然后将这些特征信息进行融合以得到最终的图像。
在测绘中，图像融合技术可以用于提高地物提取的精度和准确性。
例如，在高分辨率遥感图像中，利用多传感器图像融合可以将可见光和红外图像进行融合，以提高地物分类的精度。
同时，图像融合还可以用于消除传感器本身的噪声和模糊，从而提高图像的清晰度和质量。
除了以上的应用，图像配准和图像融合技术还可以在测绘中发挥其他的作用。
例如，在地表变形监测中，通过将多时相的遥感图像进行配准和融合，可以获取地表变形的信息，从而实现地质灾害的预警和监测。
此外，图像配准和图像融合技术还可以在地理信息系统中进行数据整合和更新，以支持地理空间数据的管理和分析。
高精度图像配准与多模态医学图像融合技术研究
高精度图像配准与多模态医学图像融合技术研究随着医学图像的广泛应用，图像配准和图像融合成为医学影像领域中的重要技术。
在临床诊断和治疗过程中，医生通常需要多种不同模态的医学图像进行综合分析，以获得更全面准确的信息。
因此，高精度的图像配准和多模态图像融合技术对于提高诊断和治疗效果至关重要。
图像配准是指将两个或多个图像对齐，使得它们在空间上具有相同的几何形状和位置关系。
高精度的图像配准可以辅助医生更准确地分析和比较不同时间点或不同模态的医学图像，进而帮助诊断和治疗决策。
常见的图像配准方法包括基于特征点的配准、基于互信息的配准和弹性配准等。
特征点是图像中显著的结构或区域，通过寻找两个图像之间的共同特征点，可以实现图像的配准。
特征点配准方法具有鲁棒性高、计算效率高等优点，广泛应用于医学图像的配准领域。
互信息是一种统计度量，可用于比较两幅图像之间的信息差异。
基于互信息的配准方法可以自动地找到两个图像之间的最优匹配，对于图像配准的精度和鲁棒性都有很好的表现。
弹性配准是一种基于变形场的配准方法，可以处理图像形变和畸变，提高配准的精度和稳定性。
多模态医学图像融合技术是将来自不同模态的医学图像进行融合，以获得更丰富的信息。
常用的多模态图像融合方法包括像素级融合和特征级融合。
像素级融合是指将不同模态的图像像素值进行融合，得到新的融合图像。
特征级融合是通过提取不同模态图像的特征，并将其融合，以得到融合图像。
多模态医学图像融合技术可以提供更准确、更全面的医学图像信息，对于改善医生对病情判断和治疗方案设计具有重要意义。
为了实现高精度的图像配准和多模态医学图像融合，研究人员提出了许多方法和算法。
其中，深度学习技术在医学图像处理中的应用受到了广泛关注。
深度学习模型可以通过学习大量图像数据中的特征和模式，实现自动图像配准和融合。
例如，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于医学图像配准任务，通过学习图像的特征表示，实现准确的配准。
此外，生成对抗网络（GAN）可以用于多模态医学图像融合任务，通过训练生成器和判别器网络，实现多模态医学图像的生成和融合。
基于多源遥感数据的图像配准与融合技术指南
基于多源遥感数据的图像配准与融合技术指南引言遥感技术已经在各个领域得到广泛应用，尤其是在地理信息系统、环境监测、农业和城市规划等方面。
然而，不同数据源的遥感图像通常存在不同的误差和变换，这给图像配准和融合带来了一定的挑战。
本文旨在介绍基于多源遥感数据的图像配准与融合技术，并提供一些实用的指南和建议。
一、图像配准图像配准是指将不同数据源的遥感图像进行几何、空间和光谱变换，使其能够在同一坐标系和分辨率下比较或融合。
在进行图像配准之前，首先需要选择合适的参考影像和待配准影像。
然后，通过以下几个步骤进行图像配准:1. 特征提取首先对参考影像和待配准影像进行特征提取，常用的特征包括角点、线特征和纹理特征等。
可以使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（速度增强的尺度不变特征变换）等算法进行特征提取。
2. 特征匹配将参考影像和待配准影像的特征进行匹配。
通常采用RANSAC（随机抽样一致性）算法去除误差匹配，得到更准确的对应关系。
3. 几何变换根据特征匹配的结果，通过几何变换方法对待配准影像进行几何校正，常用的方法有相似性变换和仿射变换。
相似性变换可以处理平移、旋转和比例变换，仿射变换可以处理更复杂的几何变换。
4. 像素插值在进行几何变换后，需要对待配准影像进行像素插值处理，以保证像素点之间的连续性。
二、图像融合图像融合是指将多源遥感图像的信息融合到同一幅图像中，以增强图像的视觉效果和信息提取能力。
常用的图像融合方法包括以下几种：1. 基于像素的融合将多源图像的像素按照一定的权重进行组合，常用的方法有加权平均法、最大像素法和PCA（主成分分析）等。
2. 基于变换的融合将多源图像进行频域或时域变换，然后将变换域的系数进行线性或非线性组合，还原成多源图像。
常用的方法有小波变换、多分辨率分析和拉普拉斯金字塔等。
3. 基于特征的融合提取多源图像的特征，然后将特征进行组合，构建融合图像。
特征可以是几何特征、光谱特征或纹理特征等。
医学影像配准技术与图像融合研究
医学影像配准技术与图像融合研究医学影像在现代医学诊断与治疗中起着至关重要的作用。
然而，由于不同设备或不同时间采集的影像之间存在位置和尺度的差异，医学影像的配准和图像融合技术就成为了必要的研究领域。
本文将探讨医学影像配准技术和图像融合技术的研究进展和应用。
首先，医学影像配准技术是指将两个或多个影像在几何变换或坐标系上实现对应的过程。
其目的是将多个影像对应起来，以实现不同影像间的信息融合和对比分析。
医学影像配准技术应用广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 多模态影像配准：在不同模态的医学影像间进行配准，如CT与MRI之间的配准。
这种配准可以提供更全面、多角度的信息，有助于医生做出准确的诊断。
2. 时序影像配准：在不同时间段拍摄的影像之间进行配准，如病人治疗前后的CT扫描。
这样的配准可以帮助医生观察疾病的演变过程，评估治疗的效果。
3. 空间影像配准：在同一时间点，不同身体位置上获得的影像间进行配准，如同一患者的头部CT和腹部CT影像的配准。
这种配准可以提供更全面的解剖信息，有利于手术规划和导航。
为实现医学影像的配准，目前已涌现出多种注册方法。
其中，基于特征的方法是最常用的一种。
该方法通过提取影像中的特征点或特征区域，再通过计算特征间的相似度以达到配准的目的。
特征可以是边缘、纹理或解剖结构等。
另外，还有基于相似性度量的方法，例如互信息、相互信息和互相关等。
这些方法通过计算影像间的相似性来确定匹配关系。
除了医学影像配准技术，图像融合技术也在医疗领域发挥着重要作用。
图像融合是指将两个或多个图像合并成一个新的图像，以提供更完整、清晰和准确的信息。
医学影像融合技术可以在诊断、手术规划和治疗过程中提供更全面和准确的信息，有助于医生做出更准确的决策。
在医学影像融合技术中，有许多方法可供选择，如像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
像素级融合是将不同图像的像素进行加权平均，以得到融合后的图像。
特征级融合则通过提取两个或多个图像的特征，再将特征进行融合，得到最终的融合结果。
图像配准和图像融合的关系及步骤浅谈
4.统一坐标变换:有上一步我们已经建立的数学模型,适当的对两幅图像的坐标系进行变换,使得两幅图像中的坐标系能够过达到统一。
5.融合重构:将待拼接图像的相互重合的部分进行融合，实行图像的拼接，得到拼接后的平滑无缝的全景图像。
图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。
图像配准是图像融合的基础,并且图像配准时的运算量通常都是比较大的,因此图像拼接技术的发展基本上都是由图像配准技术的更新所决定的。早期的图像配准方法主要是利用点的匹配的方法,用这样的方法来说速度较慢、精融合。图像拼接的方法有许多种,不同的方法步骤会有有所不同,但是大体上的过程都是相同的。通常来讲,图像拼接的步骤主要包括以下五步:
1.图像的预处理:图像的与处理工作包括数字图像处理的基本操作和建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换等操作。如我们通常对图像进行去噪、边缘提取、直方图处理、傅里叶变换、小波变换等操作来进行图像的预处理工作。
2.图像的配准:我们选取一定的图像匹配方法,选取出待拼接图像中特征点或者是图像中的模板，之后我们带拼接参考图像中相应的位置,从而确定两幅图像之间的变换关系。
如何使用计算机视觉技术进行图像配准和融合
如何使用计算机视觉技术进行图像配准和融合计算机视觉技术已经成为现代科学和技术领域中的一个重要分支。
图像配准和融合是计算机视觉中的一个关键任务，它能够将多个图像或者图像的不同部分进行对齐和融合，从而获得更全面、更清晰的信息。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行图像配准和融合。
图像配准是指将两个或多个图像的内容对齐，使得它们在空间上具有一致的位置和方向。
它可以应用于多个领域，如医学影像、测绘地图、遥感等。
图像配准的关键是找到两个或多个图像之间的相似性或对应关系，并通过变换矩阵将它们进行对齐。
一种常用的图像配准方法是基于特征点的配准。
这种方法首先在多个图像中提取关键点或者特征点，例如角点、边缘、纹理等。
然后利用特征描述子对这些特征点进行描述，并计算它们之间的相似度。
最后通过优化算法（如RANSAC）来估计变换矩阵，将图像进行对齐。
特征点的选择和匹配是图像配准中的核心问题，需要考虑到图像的尺度、旋转、光照等变化。
除了特征点法，还有基于区域的图像配准方法。
这种方法将图像分成若干个区域，然后通过匹配这些区域来实现配准。
可以使用一些局部特征描述子（如SIFT、SURF）或者直方图统计特征来描述每个区域，然后计算它们之间的相似度。
最终，通过优化算法来求解整个图像的变换矩阵，实现图像配准。
在图像融合方面，目标是将具有不同视角或不同时间拍摄的多个图像融合成一个整体的图像。
图像融合可以增强图像的质量、提高图像的分辨率、增强图像的对比度等。
常见的图像融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
像素级融合是将多个图像的像素按照一定的规则进行融合，例如简单的平均值融合或者加权平均值融合。
这种方法简单直接，但容易导致图像中的噪声被放大。
特征级融合是通过提取图像的特征信息，例如纹理、边缘、梯度等，并在特征层面上进行融合。
常用的特征级融合方法包括小波变换、拉普拉斯金字塔等。
这些方法可以保留图像的结构信息，从而得到更好的融合效果。
图像配准融合介绍
图像配准操作(Image Registration)是在不同条件下得到的并且位于不同坐标系下的同一场景(或物体)的二幅或者多幅图像进行对准叠加的过程由于成像条件不同,同一场景(物体)的多幅图像会在分辨率、成像模式、灰度属性、位置(平移和旋转)、比例尺度、非线性变形及曝光时间等方面存在很多差异,图像配准就是要克服这些困难,最终将这些图像在几何位置上进行配准,以便能够综合利用多幅图像中的信息满足一定的应用需求。
概括来说,图像配准问题就是将位于不同坐标系下同一场景的二幅或多幅图像,寻找一种特定的最优几何变换,将两幅或多幅图像变换到同一坐标系的过程背景、意义背景图像配准最早在美国70年代飞行器辅助导航系统、武器投射系统的末端制导以及寻地等应用研究中提出。
经过20年的研究成功地用于中程导弹及战斧式巡航导弹上弹着点误差半径不超过十几米。
80年代后很多领域都有大量配准技术的应用，如遥感领域、模式识别、自动导航、医学诊断、计算机视觉等。
各个领域的配准技术都是对各自具体的应用背景结合实际情况量身订制的技术。
但是不同领域的配准技术之间在理论方法上又具有很大的相似性。
目前国内外研究图像配准技术比较多的应用领域有:红外图像处理、遥感图像处理、数字地图定位和医学图像处理等领域。
70年代P.E.Anuta提出用FFT (Fast Fourier Transform快速傅里叶变换)进行图像配准；D.I.Barnea和H.F.Silverman SSDA（Sequential Similarty Detection Algorithm序贯相似性检测算法）进行图像配准该算法的优点是图像配准的处理速度相对其它算法来说得到了提高；W.Pratt在数字图像处理中详细阐述了各种用于图像配准的相似度量函数；后来A.Roche等将相关相似度函数扩展并应用得到多模态图像配准当中（缺陷：不能处理较复杂的多模态图像间的配准、利用其计算的相似性的峰会较平坦、显著性较低、计算复杂度较高）P.E.Anuta 等提出了改进的基于边界信息计算的相关相似度量,有效地提高了该相似度量相对于光照变化的鲁棒性；P.ViolaandW.M.Wells III,等在1997较早地将信息论中的交互信息用于图像的配准操作Thevenazand Unser等尝试了各种途径来解决多种交互信息在图像配准应用中遇到的技术问题口,由此,他们也成功地提出了利用Parzen窗来计算交互信息。
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图像配准操作(Image Registration)是在不同条件下得到的并且位于不同坐标系下的同一场景(或物体)的二幅或者多幅图像进行对准叠加的过程由于成像条件不同,同一场景(物体)的多幅图像会在分辨率、成像模式、灰度属性、位置(平移和旋转)、比例尺度、非线性变形及曝光时间等方面存在很多差异,图像配准就是要克服这些困难,最终将这些图像在几何位置上进行配准,以便能够综合利用多幅图像中的信息满足一定的应用需求。
概括来说,图像配准问题就是将位于不同坐标系下同一场景的二幅或多幅图像,寻找一种特定的最优几何变换,将两幅或多幅图像变换到同一坐标系的过程背景、意义背景图像配准最早在美国70年代飞行器辅助导航系统、武器投射系统的末端制导以及寻地等应用研究中提出。
经过20年的研究成功地用于中程导弹及战斧式巡航导弹上弹着点误差半径不超过十几米。
80年代后很多领域都有大量配准技术的应用，如遥感领域、模式识别、自动导航、医学诊断、计算机视觉等。
各个领域的配准技术都是对各自具体的应用背景结合实际情况量身订制的技术。
但是不同领域的配准技术之间在理论方法上又具有很大的相似性。
目前国内外研究图像配准技术比较多的应用领域有:红外图像处理、遥感图像处理、数字地图定位和医学图像处理等领域。
70年代P.E.Anuta 提出用FFT (Fast Fourier Transform快速傅里叶变换)进行图像配准；D.I.Barnea和H.F.Silverman SSDA（Sequential Similarty Detection Algorithm 序贯相似性检测算法）进行图像配准该算法的优点是图像配准的处理速度相对其它算法来说得到了提高；W.Pratt 在数字图像处理中详细阐述了各种用于图像配准的相似度量函数；后来A.Roche等将相关相似度函数扩展并应用得到多模态图像配准当中（缺陷：不能处理较复杂的多模态图像间的配准、利用其计算的相似性的峰会较平坦、显著性较低、计算复杂度较高）P.E.Anuta 等提出了改进的基于边界信息计算的相关相似度量,有效地提高了该相似度量相对于光照变化的鲁棒性；P.Viola and W.M.Wells III,等在1997较早地将信息论中的交互信息用于图像的配准操作Thevenazand Unser等尝试了各种途径来解决多种交互信息在图像配准应用中遇到的技术问题口,由此,他们也成功地提出了利用Parzen窗来计算交互信息。
交互信息能够有效地实现多模态图像间的图像配准。
为了满足很多具体应用对高精度的需求,最近几十年内己经提出很多能够达到亚像素精度的图像配准算法为了实现亚像素图像配准,插值函数被广泛用来克服图像离散化对图像配准精度带来的负面影响。
V N Dvornychenko利用插值函数对由相似度量函数计算得到的相似值组成的曲面实现插值的方法,实现了亚像素的图像配准精度；J.A.Parker等人利用插值函数对图像灰度值进行插值从而实现亚像素的图像配准精度的方法,并对各种插值函数进行了性能的对比。
因为有些插值方法会产生新的灰度值而引起图像灰度分布发生变化的缺点,Maes等人提出了部分体积插值法(Partial Volume Interpolation，PV)。
PV方法实际上并不直接计算出插值点的灰度值,而是根据线性插值的权重分配原则,将每对像素对联合直方图的贡献分散到联合直方图上与之相邻的各个像素对上,这样联合直方图上各个像素对的频度值以小数增加,不会出现新的灰度值而破坏目标函数值分布的光滑性。
意义图像配准的应用前景非常的广阔。
无论在地理遥感领域还是在军事、医学领域都能看到图像配准技术的应用实例。
图像配准作为图像处理中一个基本问题,源自于多个领域中很多实际问题的不同应用需求，同时它也是众多图像分析和处理任务的关键步骤。
由于图像配准在航空影像自动制图、图像三维重构、计算机视觉、遥感融合、模式识别、医学图像处理、影像分析等众多领域内有着广泛的应用,所以它也是当前科研领域中的重要研究热点之一。
在医学图像处理方面，随着计算机技术的不断发展,医学成像技术得到了快速的发展，尖端的新型医疗影像设备层出不穷，如计算机X线摄影(CR)、数字X线摄影(DR)、直接数字X线摄影(DDR)、X线计算机断层摄影(CT)、核磁共振成像(MRI)、数字减影血管造影(DSA)、超声成像(US)、γ闪烁成像(γ-scintigraphy)、单光子发射体层成像(SPECT)、正电子发射体层成像(PET)等等,这些已经成为现代医学诊断必不可少的医学数字成像手段、由于这些医学数字成像设备有不同的灵敏度和分辨率,它们有各自的使用范围和局限性。
多种模式图像的结合能充分利用图像自身的特点并做到信息互补。
根据医学图像所提供的信息内涵,我们可以将这些信息主要分为解剖结构成像和功能成像两大类。
这两类成像方式同样各有优缺点,解剖成像(CT，MRI，B超等)的优点是分辨率高,能够提供人体内脏器官的解剖形态信息；功能成像(PET,SPECT等)的缺点是成像分辨率较低,但能够提供人体内器官、大脑的功能代谢信息。
即使是像CT、MRI、PET的同一种成像方式,得到图像的信息也不完全相同。
CT图像能够清晰的显示骨骼的结构图像，MRI适合对软组织形态成像,而PET能够反映身体器官的新陈代谢状况。
不同成像技术对人体同一组织得到的形态信息和功能信息存在一定差异,但是它们提供的信息又是互相补充的。
为了充分利用这些成像方式提供的信息,临床医生迫切希望能够将同一病人的不同图像信息进行配准、融合,将成像结果综合起来,这就需要对不同的图像进行配准及信息融合技术。
图像的融合是指将两幅(或两幅以上)来自不同成像设备或不同时刻获取的己配准图像,采用某种算法,把各个图像的优点或互补性有机结合起来,获得信息量更为丰富的新图像的技术，医学图像的配准和融合有着密切的关系,特别是对于多模态图像而言,配准则是进行图像融合的必要条件。
配准是融合的前提,也是决定图像融合技术发展的关键技术,若事先不对待融合图像进行空间上的配准,那么融合后的图像也是毫无意义的。
近几十年以来,图像配准在医学上的应用日益受到医学界和工程界的重视,己在世界范围广泛展开,在相关文献中己经提出了很多种医学图像配准的方法,这些研究成果广泛地运用到医学领域中。
图像配准在医学中的应用领域主要有以下几方面：1)组织切片图像的处理与显微结构三维重建；2)疾病诊断及其发展和消退的过程检测；3)神经外科手术可视化!神经外科手术一计划及术前评估；4)感觉运动和认知过程的神经功能解剖学研究；5)神经解剖变异性的形态测量分析学；6)放射治疗和立体定向放射外科治疗计划；总之，开展医学图像配准研究,探索提高配准精度、速度和鲁棒性的理论和关键技术，对于完善配准理论、拓展配准的应用领域等都具有重要的理论和实践意义。
现状、问题点经过多年的研究,图像配准技术无论在医学还是在遥感图像处理都已经取得了很多研究成果,但是由于科技的不断发展促使新的应用不断涌现、图像采集设备的复杂多样性，并且不断更新换代、影响图像配准的因素的复杂性多样性等并且随着近年来某些具体应用对各种性能指标要求的不断提高,图像配准技术也必然产生一些新的急需解决的问题，所以图像配准的技术还有待于进一步完善发展，例如：提高图像配准的自动化程度、提高图像配准的精度、克服图像离散化对图像配准精度带来的负面影响、改善图像配准算法的运算效率、稳定性、鲁棒性和可靠性、提出有效衡量图像配准结果好坏的评价标准等等。
主要技术手段图像配准方法的关键步骤特征值提取（特征包括：直线的交点、角点、直线、边界轮廓、封闭的区域最具代表性的是点、曲线、轮廓；特征点又称图像配准基准点）特征值匹配（首先要根据所选的特征,选取并计算合适的特征描述子。
其次,选取合适的相似度量函数,以便计算特征之间的匹配程度;最后,根据计算出的候选匹配关系找出正确匹配特征对集）集合变换模型的选取及参数的确定（根据所得到的特征间的对应关系,计算出选定的几何变换模型的参数。
然后再根据相似度量函数优化已计算出的几何变换参数,以实现图像的精配准）配准图像的重新采样及图像的匹配（根据具体应用的需求,选取合适的插值函数，用已经计算出的精确的几何映射函数,将浮动图像映射到基准图像的坐标空间,从而实现图像的配准操作。
）图像配准方法可分为三类：基于灰度信息法，基于变换域法和基于特征法。
在选取几何变换模型时必须综合考虑成像传感器、成像平台、成像条件、拍摄场景等各方面的因素,使选择的变换模型尽可能真实的反映参考图像和待配准图像之间的几何变换关系。
图像配准中采用的变换模型主要分为以下两大类:(1)全局变换模型(Global Transformation),它将基准图像和浮动图像之间的几何变换关系用一个函数来表示。
这样图像之间的配准问题便转换为如何优化求解所选定的几何变换模型的参数值的问题。
这种变换模型为现有的大多数配准方法所采用;(2)局部变换模型(Local Transformation),通常被用在基准图像和浮动图像之间的空间变换关系非常复杂,不能用一个函数来表示的情况下,如大尺寸图像之间的配准。
局部变换模型将基准图像和浮动图像不同部分的空间对应关系用不同的函数表示这种变换模型在现有的图像配准方法中应用较少图像配准中常用的几何变换模型主要包括:1.刚体变换（rigid body transformation）:刚体变换可分解为平移、旋转以及反转，它变换特性是图像中的两点在变换后欧氏距离保持不变，且两条直线的平行或垂直关系不变。
在二维空间中，点（x，y）通过刚性变换至点（x’，y’）的过程可表示为···2.相似变换（Similarity Transformation）（旋转平移缩放4自由度两点确定）:物体经过相似变换后，其形状保持不变。
相似变换能够将相互平行的直线映射成平行直线，相互垂直的直线映射成为垂直直线。
适用于具有相同视角不同拍摄位置的同一传感器的两幅图像。
3.仿射变换（Affine Transformation）（旋转平移缩放剪切变换；最常用的几何变换模型6自由度3点确定）:如果第一幅图像中的一条直线经过变换映射到第二幅图像上仍然为直线，并且保持平衡关系，这样的变换称为仿射变换。
他比刚体变换多了缩放变换。
这种变换将直线依然映射为直线，并保持直线间的平行关系但不保持直线段长度和他们的角度。
在二维空间中，点（x，y）经仿射变换到点（x’，y’）的变换公式为···4.投影变换（Projective transformation）（它可以折为一系列的基本变换包括平移旋转缩放剪切8个自由度4点确定）；如果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是直线，但平行关系基本不保持，则这样的变换称为投影变换，一般用于成像视点的图像配准问题中，在二维空间中变换公式为···5.非线性变换（Nonlinear transformation）：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不再是直线，则这样的变换称为非线性变换，一般用于比较复杂的图像畸变中变换公式为···6.若投影变换（Projective Transformation）:它可以折为一系列的基本变换，包括、平移、旋转、缩放、剪切变换，由3点不共线的四个点唯一确定。