一種結合邊緣特征和互信息的圖像配準方法.pdf

1、圖像配準是計算機視覺和模式識別領域中的一項重要課題，在遙感圖像處理、計算機視覺、運動估計、醫(yī)學圖像分析等領域有著廣泛的應用，是圖像融合特別是圖像數(shù)據(jù)層融合技術中需要先期解決的問題。不同傳感器、不同成像模式和不同時間得到的同一個對象的圖像數(shù)據(jù)之間存在相對的平移、旋轉、不同比例縮放甚至畸變關系，對其進行綜合分析和利用時，首先要解決圖像間的配準問題。 圖像配準的過程，即通過尋找一種空間變換，使兩幅圖像的代表同一目標物的對應點達到空間位

2、置的一致，配準的結果應該使兩幅圖像上的所有點或至少是具有實際應用意義上的點都達到匹配。 當前，圖像配準的基本方法可以分為兩類：基于像素(灰度)的方法和基于圖像特征的方法。近年來，隨著信息論中一些概念的引入，基于互信息的圖像配準方法得到了廣泛的應用。這種方法具有很高的配準精度，可以達到亞像素級，同時不需要對圖像進行分割預處理。但是這種方法也存在一些缺陷，主要是互信息計算時出現(xiàn)的大量局部極值帶來的誤匹配，還有因為互信息是由兩幅待匹配

3、圖像的聯(lián)合直方圖計算的，兩幅圖像各自的灰度級別會對配準結果產(chǎn)生較大影響。由于互信息只利用了圖像的灰度特征，忽略了圖像本身的其它特征對配準的貢獻，這就導致互信息對圖像噪聲的敏感。 本文提出了一種以最大互信息為基礎，綜合利用了基于灰度和特征的圖像配準方法。首先計算原始圖像的互信息，再對圖像進行邊緣檢測以得到邊緣圖像，對邊緣圖像計算邊緣互信息和邊緣互方差，從而定義了一種新的測度函數(shù)BI以指導變換參數(shù)尋優(yōu)。經(jīng)過試驗，改進方法相比傳統(tǒng)互信