基于多目標(biāo)進(jìn)化算法的圖像配準(zhǔn)方法.pdf

1、圖像配準(zhǔn)是圖像處理中非常關(guān)鍵的一個(gè)步驟，它是指將不同時(shí)刻、不同角度或者是不同傳感器對(duì)同一地點(diǎn)拍攝的兩幅或者多幅圖像進(jìn)行疊加對(duì)準(zhǔn)的過程。圖像配準(zhǔn)技術(shù)已經(jīng)被廣泛地用于圖像變化檢測(cè)、圖像拼接、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域以及模式識(shí)別領(lǐng)域。
　　文中首先對(duì)圖像配準(zhǔn)的理論知識(shí)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，包括圖像配準(zhǔn)的定義、圖像配準(zhǔn)的基本框架和常見的重采樣方法，在空間幾何變換中對(duì)于常見的剛體變換、仿射變換、非線性變換、投影變換等做了詳細(xì)的敘述。圖像配準(zhǔn)的基本框架是理解圖像

2、配準(zhǔn)技術(shù)的一個(gè)重點(diǎn)，因此本文從特征空間、搜索空間、相似性度量和優(yōu)化策略四個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行了分析。常見的圖像配準(zhǔn)方法有基于特征的圖像配準(zhǔn)方法，基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法以及基于變換域的圖像配準(zhǔn)方法?；谔卣鞯膱D像配準(zhǔn)方法僅僅利用從圖像中提取出的一部分點(diǎn)或者線，使用的信息較少，因此配準(zhǔn)的速度一般較快，且配準(zhǔn)的精度較高。同時(shí)，對(duì)于經(jīng)典的Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法、尺度不變仿射變換（SIFT）算法和SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行了比較?；诨叶刃畔⒌膱D像配

3、準(zhǔn)方法利用圖像灰度的統(tǒng)計(jì)信息來(lái)構(gòu)造圖像之間的相似性度量，通過優(yōu)化策略來(lái)尋找使相似性度量達(dá)到最大值的變換參數(shù)，從而配準(zhǔn)圖像，這種方法對(duì)噪聲的魯棒性比較強(qiáng)，并且不需要對(duì)圖像做任何模型的假設(shè)，因此也被廣泛應(yīng)用。
　　本文將基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)方法和基于特征的圖像配準(zhǔn)方法進(jìn)行了結(jié)合，構(gòu)造出了空間信息函數(shù)和互信息目標(biāo)函數(shù)，相位一致提取特征因其對(duì)光照具有不變性且處理速度較快，因此本方法中將相位一致性作為特征提取的方法。之后利用基于分解的多目