图像拼接中的匹配策略研究

目 录

引言 .................................................................................................................................................. 1 第一章 图像配准原理及流程 ....................................................................................................... 1

1.1 图像配准原理................................................................................................................... 1 1.2 图像配准的流程............................................................................................................... 2 第二章 图像配准方法................................................................................................................... 3

2.1 基于特征的图像配准 ....................................................................................................... 3

2.1.1 控制点配准算法 ................................................................................................... 3 2.1.2 自动角点检测配准算法 ....................................................................................... 3 2.1.3 基于轮廓特征的配准算法 ................................................................................... 3 2.1.4 基于SIFT(尺度不变特征变换)的配准算法 ...................................................... 4 2.2 基于区域的图像配准 ....................................................................................................... 4 第三章 对数极坐标方法用到的概念 ........................................................................................... 5

3.1 傅里叶变换 ...................................................................................................................... 5 3.2 灰度图像 .......................................................................................................................... 6 3.3 ffshift ............................................................................................................................ 6 3.4 对数坐标 .......................................................................................................................... 8 3.5 极坐标 .............................................................................................................................. 8 3.6 极坐标变换 将直角坐标变换为极坐标； ................................................................... 9 3.7 对数极坐标映射............................................................................................................... 9 3.8 对数极坐标变换方法 ..................................................................................................... 10 第四章

对数极坐标变换图像配准旋转实例研究 ................................................................. 12

4.1 实例设计 ........................................................................................................................ 12 4.2 实例结果 ........................................................................................................................ 19 结束语 ............................................................................................................................................ 21 【参考文献】 ................................................................................................................................ 22 致 谢 ........................................................................................................................ 24

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图像拼接中的匹配策略研究

马 荣

（陕西师范大学 计算机科学学院，西安 710062）

摘 要： 图像配准是计算机图像处理中的一个基本问题，是图像拼接中的核心，图像融合的相似性依赖于图像配准策略。本文介绍了图像配准原理、图像配准流程，概述了近年来常见的一些图像配准策略，包括控制点配准算法、自动角点检测配准算法、基于轮廓特征的配准算法、基于SIFT(尺度不变特征变换)的配准算法、相关法、对数极坐标变换方法、最大互信息配准法。最后用对数极坐标变换法做了实例研究，其中解释了相关概念，详细说明了实例程序的实现。 关键词: 图像配准; 配准算法; 对数极坐标变换方法；

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引言

图像拼接中的关键技术是图像配准和图像融合，其中图像配准是图像拼接的基础，图像拼接的发展依赖于图像配准。因此，图像配准已成为图像信息处理领域中一项非常重要的技术，并且计算速度快，精确度高，适应性强的配准算法一直是图像匹配问题研究的核心。图像配准就是对相同或不同的传感器、相同或不同的时间、相同或不同的视角对同一场景拍摄的两幅或多幅图像进行空间域上的匹配，图像配准的目的就是要让同一目标在不同的图像上具有相同的坐标位置，便于图像融合。

常见的图像配准算法有两大类：基于特征的图像配准（控制点配准算法、自动角点检测配准算法、基于轮廓特征的配准算法、基于SIFT的配准算法），基于区域的图像配准（相关法、对数极坐标变换方法、最大互信息配准法）。其中在待配准的图像间有较高的重合度的情况下，对于常用的配准算法，由于对图像的平移较为鲁莽,而且旋转和尺度缩放的检测比较困难。针对这一问题,提出了构造对数极坐标模型。

第一章 图像配准原理及流程[2]

1.1 图像配准原理

图像配准简单地说就是精确找出两幅图像中的重叠部分，或者说，就是寻找两幅图像之间一对一的映射的过程，然后确定两幅图像间的变换关系[1]，这是图像配准的核心问题。一般根据实际情况可以做刚体变换，或者稍复杂的几何变换。 变换的过程通常是将映射函数表达为两个单值函数和。如果可以表示，即可将二维操作转化为两个连续的一维操作，这样就可以大大地提高效率。一般而言，是将和相乘，但在具体应用中，也可采用其他操作。

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1.2 图像配准的流程

Brown 等人提出，配准方法是特征空间、搜索空间、搜索算法和相似性测度四个不同方面的组合。特征空间是指对待配准的图像的特征信息的提取；搜索空间是进行变换的方式和变换的范围；搜索算法决定下一步变换的具体方法以及得到最优的变换参数；相似性测度是用来度量图像间相似性的一种标准。按照这种组合，得出一般配准的基本步骤如下：

(1) 特征空间由图像的特征信息组成。特征空间一般分为三类：特征点、特征曲线和曲面。基于像素或体素，对图像中感兴趣的部分的特征进行提取。

(2) 根据提取出的特征空间确定出一种空间变换使一幅图像经过该变换后能够达到所定义的相似性测度。根据图像中目标的变形形式不同，变换也有线性变换和非线性变换两种形式。线性变换又包括刚体变换、仿射变换和投影变换。

(3) 优化。经过图像变换后，两幅图像中相关点的几何关系已经一一对应，通过定义一种相似性测度函数来度量它与参考图像的相似程度；通过不断改变变换参数，使得相似性测度函数达到最优，即最终转化为多参数多峰值的最优化问题。在优化过程中，目前常用到的相似性测度有均方根距离、相关性、归一化互相关、梯度互相关、梯度差、模式灰度、图像差熵、互信息和归一化互信息等。常用的优化算法有穷尽搜索法、最速梯度下降法、单纯形法、共轭梯度法、模拟褪火法、遗传算法和POWELL算法等。

(4) 执行整个变换。根据特征量确定变换参数后，将它应用于整个待配准的图像中，实现图像中各点位置的配准。

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