序列圖像配準方法研究.pdf

1、近年來，隨著計算機科技的迅猛發(fā)展，計算機科技中的各種新技術、新理論、新算法不斷涌現(xiàn)，涉及范圍越來越廣，作為圖像的識別、運算與處理基礎的圖像配準技術也在快速發(fā)展中。對兩幅圖像進行配準處理，就是要通過配準測度函數(shù)，求出一個空間變換關系，使得經(jīng)過該空間變換后，兩幅圖像能夠在空間幾何上達成一致。
　　 盡管圖像配準技術經(jīng)過多年的研究，己經(jīng)取得了很多研究成果，但是由于各成像儀器的成像機理和條件的不同，造成圖像配準的輸入數(shù)據(jù)來源呈現(xiàn)出多樣性

2、，不同的應用對圖像配準的要求也各不相同，使得配準問題變得更加復雜，有時配準實現(xiàn)的結果并不理想，特別是針對大量圖像構成的序列圖像配準處理時更是如此。因此對序列圖像進行圖像配準方法的研究有著重要的意義。
　　 本文在對原有配準研究的基本理論與數(shù)學基礎進行了較全面地系統(tǒng)學習，并對圖像配準過程中用到的幾何變換、相似性測度、特征匹配等內容的典型算子等進行了多方面的實驗基礎上，提出了一種結合特征和互信息的混合式分階段圖像配準方法，綜合利用了

3、基于角點、邊緣特征和灰度互信息的分段式圖像配準方法。
　　 該方法先求出角點，然后利用小區(qū)域互信息配準方法，對角點進行配對。在取得參考圖與浮動圖之間的角點對之后，再計算出一個初配變換矩陣T，完成圖像的初步配準。然后再提取出圖像的邊緣信息，細化邊緣后依據(jù)初配變換矩陣T對圖像邊緣進行圖像細配，得到圖像的配準邊緣點對，最后再根據(jù)需要做進一步處理。
　　 論文針對這種混合式分階段圖像配準方法做了大量的實驗，以了解該配準算法的優(yōu)缺

4、點，實驗證明了該圖像配準算法的可行性。
　　 針對序列圖像的圖像配準中源圖像數(shù)量較多、有序等的特點，研究了序列圖像配準的幾種不同類型算法，包括以指定對象或指定位置為目標的固定參考圖配準、以序列順序進行兩兩配準的序列相鄰配準、建立特征庫的圖像配準。通過實驗和分析，提出了一種改進的分段式圖像配準方法，在原有方法基礎上，加入了采用聚類方法實現(xiàn)的區(qū)域分割技術，雖然引入聚類操作會延長配準所需的運算時間，但是在聚類成功的情況下可以對目標區(qū)域