譜圖理論在圖像配準中的應(yīng)用研究.pdf

1、視覺是人類最高級的感知器官，而圖像是人類視覺感知外界事物、傳達各種信息的常用方法之一。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人類對圖像處理進行的相關(guān)研究越來越多。圖像配準是圖像處理領(lǐng)域的一個重要研究分支。
　　 圖像配準，是指對同一場景（或物體）在不同時刻或視角下，經(jīng)由相同或者不同成像設(shè)備得到的圖像（位于不同坐標系下）變換到同一坐標系的過程。圖像配準在醫(yī)學(xué)影像、遙感處理和計算機視覺等領(lǐng)域均有廣泛應(yīng)用。經(jīng)過多年研究，很多學(xué)者在圖像配準領(lǐng)域做了大

2、量的研究工作，并取得了許多研究成果，但在實際應(yīng)用中，仍然有許多問題有待解決和完善。
　　 目前的圖像配準技術(shù)主要是基于特征和基于灰度兩大類。由于基于灰度的配準技術(shù)，對于某些特定圖像，精度效果較好，但運算量較大?；谔卣鞯呐錅始夹g(shù)，技術(shù)的關(guān)鍵點主要是找到某類較優(yōu)的相似度，來測量兩幅或多幅圖像的匹配點集。
　　 圖作為一種描述高維數(shù)據(jù)的常用工具，是一種有效的結(jié)構(gòu)特征信息的表示方式。譜圖理論是圖論的一個重要分支，利用矩陣論和組

3、合論，來研究圖的各種矩陣的譜。常見的矩陣有：親近矩陣、加權(quán)親近矩陣、Laplace矩陣以及加權(quán)Laplace矩陣等。
　　 本文以譜圖理論為主要數(shù)學(xué)工具，對基于特征的圖像配準方法進行深入研究，本文主要完成的工作和貢獻：
　　 1．對圖像配準的相關(guān)概念、分類和流程進行了介紹，對圖像的幾何變換模型選擇和圖像質(zhì)量評價標準進行詳盡介紹。著重對基于特征的配準算法進行分析研究。系統(tǒng)的介紹了譜圖理論的基本概念，描述了基于譜圖理論的圖像

4、匹配、圖像分割和圖像分類算法。
　　 2．提出一種基于Laplace譜的圖像配準算法。該算法首先對于兩幅待配準的圖像，提取圖像中的特征點。然后通過特征點集構(gòu)造譜圖矩陣，再由奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)的結(jié)果，構(gòu)造出反映圖像中特征點間匹配程度的關(guān)系矩陣，進而得出圖像的匹配結(jié)果。通過匹配關(guān)系，求出射影變換矩陣，最后通過坐標變換和圖像插值，得到配準圖像。通過對多種模式的圖像進行的實驗，

5、驗證了該算法的可行性和有效性。
　　 3．提出一種結(jié)合圖像紋理的譜圖配準算法。首先引入圖像局部特征描述算子(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)進行自動選取特征點。其次，通過灰度共生矩陣計算出這些特征點為中心像元的紋理特征值，結(jié)合提出的配準算法，根據(jù)不同圖像具有的不同紋理特征構(gòu)造關(guān)系矩陣，得出圖像的匹配結(jié)果。再次，通過匹配關(guān)系，求出射影變換矩陣。最后通過坐標變換和圖像插值，得到最終配準圖