基于幾何約束的魯棒圖像配準.pdf

1、圖像配準(Image registration)將不同時刻、不同類型傳感器或不同條件下(天氣、光照、拍攝位置和角度等)所獲取的兩幅或多幅有差異的圖像進行匹配，使包含相同物體的圖像對應地重合。圖像配準是圖像處理的基本任務之一，被廣泛地應用于計算機視覺、醫(yī)學圖像和遙感等領域。
　　 傳統(tǒng)譜方法利用成對幾何約束，進行圖像配準，并得到廣泛應用。但是這種方法效率不夠高且不具備尺度不變的特性：1)當備選匹配數(shù)量很大時，該方法要進行的特征值運

2、算會很浪費時間；2)而且該方法進行匹配要求尺度一致，因此這種成對幾何約束條件對于存在尺度變化的情況是無效的。
　　 為了解決上述計算復雜度高的問題，本論文提出了基于投票表決和求和排序機制的圖像配準方法。在本方法中，每個備選匹配都有著表決器的功能。每個表決器對其它備選匹配進行投票表決，也對自己進行投票表決。對投票得分進行簡單的求和并對結果進行排序求最大值，即可得到最佳匹配。為了克服傳統(tǒng)譜方法不具備尺度不變特性的缺點，本論文把成對約

3、束推廣為三角形約束，然后采用投票表決和求和排序機制進行圖像配準。在本方法中，利用三個備選匹配來建立幾何約束條件。這種幾何約束的一致性，是用這兩個三角形的相似度來衡量的，這樣就保證了該方法的尺度不變特性。利用該方法中的幾何約束信息，將會構建一個三維矩陣。對該三維矩陣進行求和計算和排序操作，就能獲得最佳匹配。實驗結果表明：本論文所提出的第一種方法的效率非常高；第二種方法在高效率的基礎上實現(xiàn)了多尺度圖像的配準。
　　 本文還介紹了另一