1、 -I- 摘 要 数字图像配准技术是将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件 下获取的同一场景的两幅或多幅图像进行配准的处理过程，是数字图像处理中 的一个基本问题。配准的效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。 目前提出的图像配准算法大多可分为基于灰度的配准方法和基于特征的配 准方法。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，而基于特征的配准方法可以克服这些缺点，从而在图像配准 领域得到了广泛应用。 关键词关键词：图像配准 灰度 特征 互信息 -I- Abstract Keywords： -II- 目 录 摘 要 . I Abstract . I 第
2、 1 章 绪论 . 2 1.1 课题背景 2 1.2 目的和意义 .2 1.3 国内外现状 3 1.4 论文内容及结构安排 .3 第 2 章 图像配准原理 . 5 2.1 图像配准的基本过程 5 2.2 图像配准方法的分类 6 2.3 主要的图像配准方法 7 2.3.1 基于特征的配准方法 7 2.3.2 基于灰度的配准方法 8 2.4 本章小结 8 第 3 章 图像配准算法 . 9 3.1 基于灰度信息的图像配准算法 9 3.1.1 互相关配准方法 9 32 互信息的概念 10 3.2.1 熵 .10 3.2.2 互信息 11 3.2.3 基于互信息的配准方法 12 3.3 基于点特征的图像
3、配准 13 3.3.1 Moravec 算子 .13 3.3.2 Forstner 14 3.3.3 小波变换算子 16 3.3.4 基于特征的图像配准 17 3.4 本章小节 17 第 4 章 互信息图像配准的技术 19 4.1 插值技术 19 4.1.1 最近邻插值法 19 4.1.2 三线性插值法 20 4.1.3 部分体积分布插值法 21 4.2 出界点处理 22 4.3 灰度级别对配准的影响 23 4.4 优化算法 25 4.4.1 优化算法简介 25 -III- 4.4.2 蚁群算法 25 4.4 本章小结 27 第 5 章 实验结果及分析 . 29 5.1 实验环境 29 5.2
4、 互信息实现过程 29 5.3 特征点的实现 30 5.4 本章小结 32 结 论 33 致 谢 34 附录 1 译文 38 附录 2 英文参考资料 41 附录 3 源程序代码 . 44 2 第 1 章 绪论 1.1 1.1 课题背景课题背景 目前我们所处的时代，无论是对信息的获得、加工、处理还是应用都有了飞跃 地发展。图像作为一种十分重要的媒体和手段已越来越受到人们的重视。随着二十 世纪九十年代的第三代计算机的问世，多媒体技术得到了前所未有的迅猛发展，这 极大地推动了计算机图像处理技术向更高级方向迅速发展。同时，图像的处理技术 也愈来愈广泛地应用于众多的科学和工程领域。目前，图像处理已成为工
5、程学、计 算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域 学科之间学习和研究的对象。 在一些用图像进行研究和分析的领域中，常常是将图像通过打印在胶片上或挂 在灯箱上等手段来进行读片，但由于图像的分辨率和对比度的差异，以及成像时空 间坐标的变化，使得人们很难在脑海中精确地将这些图像综合起来。图像配准可以 利用计算机图像处理技术，将这些图像统一在公共的坐标系中，通过计算机的可视 性来提供辅助。通过图像的配准，我们可以综合从不同的传感器收集来的信息、可 以在不同时间或者在不同条件下所获得的图像之间寻找变化、可以从移动的相机所 拍的图像或者移动的物体的图像中收集三维信息以及进
6、行基于模板的模式识别等。 目前，图像配准已是数据融合、图像分析、目标变化检测与识别、图像镶嵌等 实际问题中的重要步骤，其应用遍及遥感、军事、医学、计算机视觉等多个领域。 由于图像配准的重要价值和广阔的应用前景，正日益受到国际上越来越多科研机构 的高度重视，是图像处理领域中重点和热门的研究课题。 1.21.2 目的和意义目的和意义 数字图像配准是八十年代末+以来发转极为迅速的图像处理技术之一，它是模 式识别，自动导航，医学诊断，计算机视觉，遥感图像处理的重要组成部分。图像 配准技术经过多年的研究，已经取得了众多研究成果，但由于图像配准的输入数据 来源的多样性，以及不同的应用对图像配准的要求各不相同，同时由于影响图像配 准的因素的多样性， 以及配准问题的复杂性， 图像配准的技术还有待进一步的发展。 目前国内外同行都在研究图像配准的方式与其相关的技术。 对于图像配准问题，已有一套统一的处理框架和思路，但是每一类具体的图像 配准问题又有其特殊的分析，处理方法。同时由于图像之间存在复杂多变的成像畸 变，因此图像配准技术是一个非常困难的课题。通过对图像的精确配准，将能更好 的进行图像信
