基于特征點(diǎn)和TPE兩點(diǎn)熵的圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、如果想要綜合利用同一個(gè)場(chǎng)景在不同成像器材、不同成像環(huán)境條件等不同因素的作用下所得到的多幅圖像的信息，必須要先利用圖像配準(zhǔn)技術(shù)將這些圖像進(jìn)行配準(zhǔn)對(duì)齊，讓它們構(gòu)成一個(gè)更為完整反映場(chǎng)景本身信息的“合成體”。目前，圖像配準(zhǔn)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，但是也存在一些亟待解決的問(wèn)題，包括:尋找更好的相似性測(cè)度，尋找更為高效的優(yōu)化策略、尋找避免陷入局部極值的方法，尋找提高配準(zhǔn)精度和速度的改進(jìn)策略，以及提高實(shí)時(shí)處理高質(zhì)量圖像和海量數(shù)據(jù)的方法。為了解決避免陷入

2、局部極值、找到更好的相似性測(cè)度以及提高圖像配準(zhǔn)的精度和配準(zhǔn)準(zhǔn)確度，本文對(duì)圖像配準(zhǔn)過(guò)程和方法進(jìn)行了研究，主要包含以下兩方面的工作:
　　1)針對(duì)常見(jiàn)的基于特征的圖像配準(zhǔn)算法的不足，本文提出了一種基于改進(jìn)CPSO優(yōu)化的特征點(diǎn)圖像配準(zhǔn)方法。由于RANSAC剔除誤匹配需要多次隨機(jī)抽取固定數(shù)目的匹配點(diǎn)來(lái)確定參數(shù)然后再用相當(dāng)多的點(diǎn)來(lái)驗(yàn)證這個(gè)參數(shù)，這個(gè)過(guò)程運(yùn)算量非常大，因此本文提出一種簡(jiǎn)化的擴(kuò)展直線不變矩法，利用的不變矩本身具有旋轉(zhuǎn)位移的不變性

3、，提高圖像誤匹配剔除的運(yùn)算效率。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)在基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)中利用歐式距離作為相似性測(cè)度，存在向量映射到所對(duì)應(yīng)標(biāo)量表達(dá)特征點(diǎn)相似度區(qū)分力不夠，從而導(dǎo)致基于特征點(diǎn)配準(zhǔn)時(shí)會(huì)產(chǎn)生匹配不準(zhǔn)甚至錯(cuò)誤的匹配的缺陷，通過(guò)引入概率策略對(duì)混沌粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行了改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)后CPSO算法能夠更好、更快的實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。
　　2)互信息用于測(cè)量圖像配準(zhǔn)中分析兩幅圖像的相關(guān)。當(dāng)兩幅圖像之間最相關(guān)的時(shí)候就是互信息值最大的時(shí)候，此時(shí)兩幅