圖像配準技術(shù)及其應(yīng)用的研究.pdf

1、圖像配準是圖像處理領(lǐng)域的一個基本問題，它在醫(yī)學(xué)、軍事、遙感、計算機視覺等眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。比如，在遙感和醫(yī)學(xué)圖像處理中的圖像融合則是在圖像配準的基礎(chǔ)上，將多幅同源圖像的不同信息融合到一幅圖像當中從而滿足某種具體應(yīng)用需求的一種操作。
　　準確地說，圖像配準操作是將同一場景(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，位于不同坐標系下的圖像變換到同一坐標系的過程。在過去的幾十年內(nèi)很多學(xué)者在圖像配準領(lǐng)域做了大量的研

2、究工作，并取得了許多研究成果，但是圖像配準研究中仍然有許多問題有待科研人員去解決和完善。比如，在亞像素圖像配準中，如何克服圖像離散采樣對圖像配準精度的影響，采用何種插值算法，以及如何評價圖像配準質(zhì)量等問題，都值得深入研究。
　　本文正是在此背景下開展圖像配準的研究工作，主要的貢獻如下：
　　1)本文在交互信息的基礎(chǔ)上提出了一種全新的基于李薩如圖的相似性度量函數(shù)的計算方法，該方法具備了其它相似度量函數(shù)所不具備的優(yōu)點。
　

3、　2)本文首次提出了一種克服圖像離散化對圖像配準精度帶來的負面影響的新途徑一軌跡擾動現(xiàn)象，并成功地應(yīng)用該現(xiàn)象有效地提高了圖像配準的精度。
　　3)本文提出了一種基于軌跡擾動現(xiàn)象和相位相關(guān)的圖像配準方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)亞像素的圖像配準精度。
　　4)本文為了克服在某些情況下SIFT、SURF算法應(yīng)用在遙感圖像，特別是多模態(tài)遙感圖像配準中特征正確匹配率低的缺點，提出了一種能夠有效地結(jié)合SURF算法(或者SIFT算法)的優(yōu)點與輪廓

4、信息的優(yōu)點的遙感圖像配準算法。在該方法中，本文提出了一種利用輪廓信息，準確地識別特征點對匹配正確性的目標函數(shù)。該圖像匹配方法能夠有效的利用SIFT或者SURF算法提供的肩發(fā)式信息和蘊含在輪廓中的局部變換信息，有效地估算出局部幾何變換參數(shù)。
　　5)本文探索了所提出的相似度量函數(shù)，軌跡擾動現(xiàn)象在遙感圖像配準領(lǐng)域的應(yīng)用，并給出了相應(yīng)的用于遙感圖像的配準方法。
　　本文提出的基于軌跡擾動現(xiàn)象和交互信息的相似度量函數(shù)和各種圖像配準方