互信息配准的一种改进算法

很大提高，但是还不能完全抑制重叠面积的变化对互信息计算
的影响。 在以下的配准实验中将用归一化互信息 、
和本文提出的改进算法做对比。
本文采用一种新的方法来解决这个问题， 具体过程如图 1
中的(b)所示。 在待配准图像平移的过程中用移出的部分 A 返回
来和参考图像中的 重叠，B 和 重叠。这样在只有平移的情况
4 结论
本文针对重叠面积的变化导致传统配准方法稳定性差的 问题提出了一种改进的配准方法。 此方法通过“面积补偿”的做 法来保证重叠面积基本不变，从而保证配准效果。 通过对比配 准实验，证实了改进的方法对于配准过程中由于参考图像和待 配准图像平移造成的重叠面积变化具有鲁棒性。 可以得到较好 的配准精度。 这说明改进算法与传统算法比较具有一定的优势。
下整个配准过程中重叠面积保持不变， 称这种情况为全补偿。
《PLC 技术应用 200 例》
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软件时空
中文核心期刊《微计算机信息》(管控一体化 )2009 年第 25 卷第 1-3 期
这时在互信息的计算中
、
保持不变，由于两图像间的
相 对 运 动 ，像 素 之 间 的 对 应 关 系 的 变 化 ，
(5) 表 1 传统法和改进法的配准误差对比
对 表 1 中 的 数 据 进 行 计 算 可 得 ： 在 Δtx 方 面 的 改 进 率 为 ： 0.61/0.23＝2.65，在 Δty 方面的改进率为：0.59/0.23＝2.57，在 Δa 方 面 的 改 进 率 为 ：0.89/0.88＝1.01。
经济效益：120 万元 参考文献 [1]J.P. Kern, M.S. Pattichis. Robust multispectral image registration using mutual -information models [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2007,45(5):1494-1505 [2]J. Yao, K.L. Goh. A Refined Algorithm for Multisensor Image Registration Based on Pixel Migration [J]. IEEE Transactions on Image processing, 2007,7,15(7):1839-1847 [3]范俐捷，王岩飞，高鑫.一种新的基于灰度的图像匹配方法[J]. 微计算机信息.2007,10-3:296-297. [4]梅跃松,杨树兴,莫波. 一种新的自动图像配准算法[J].微计算 机信息.2007,9-3:265-267. [5]彭景林，章 兢，李树涛. 基于改进 PV 插值和混合优化算法的 医学图像配准[J]. 电子学报，2006，34(5): 962-965 作者简介：上 官 晋 太(1964--)：男 ，工 程 师。 博 士 生 ，主要 从 事 数 字图像处理研究；杨汝良：男，(1943--)，研究员。 博士生导师，现 从事星载、机载合成孔径雷达系统研究。 Biography: SHANGGUAN Jin -tai (1964 -- ): male, Beijing, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, engineer, doctorate candidate . major research area: digital image processing （100190 北京 中国科学院电子学研究所）上官晋太 杨汝良 （100039 北京 中国科学院研究生院）上官晋太 (100875 北京 北京师范大学信息科学与技术学院)郭慧 （Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China）SHANGGUAN Jin-tai YANG Ru-liang （Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China）SHANGGUAN Jin-tai (College of Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)GUO Hui 通 讯 地 址 ：（100190 北 京 中 国 科 学 院 电 子 学 研 究 所 北 京 市 海 淀区中关村北一条 9 号六室学生) 上官晋太
本文作者创新点：多模态图像配准中常用到最大化互信息 法 ，这 种 方 法 存 在 配 准 测 度 随 重 叠 面 积 变 化 的 特 点 ，此 时 互 信 息的大小就不能完全反应两幅图像间的配准程度。 本文提出了 一种改进的互信息计算方法，就是在计算互信息时，利用“面积 补偿”原理使参考图像和待配准图像在相对位移的过程中保持 重叠面积不变。 这样就可以抑制重叠面积变化对互信息计算产 生的影响。 从而提高配准精度。 实验证实了此方法的有效性。
创
新
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
(h)
图 2 配准实验所用测试图用测试图
每种方法都分别使用上述
、和
3 种配
准测度来配准。 这样一轮配准实验共进行 6×2×3 即 36 次配准。
为了更准确的反应配准效果，共进行 2 轮实验，然后取平均值
作为结果进行分析。
按本文中所用的 3 种测度把所得数据进行分类统计，结果
方法的配准结果。 实验中，配准用的测试用图按如下方法产生：
首先选择两幅已经配准好图像： 加权图像和 加权图像。 两
幅 图 像 分 别 如 图 2 中 的(a)和(b)所 示 。 然 后 对 加 权 图 像 做 6
次 不 同 程 度 的 平 移 和 旋 转 ，分 别 形 成 图 2 中 的(c)、(d)、(e)、(f)、(g)
SHANGGUAN Jin-tai GUO Hui YANG Ru-liang
摘要: 在传 统 的 互 信 息 配 准 方 法 中,由 于 重 叠 面 积 的 变 化 会 引 起 配 准 测 度 的 不 稳 定,导 致 误 配 准 。 本 文 提 出 了 一 种 改 进 的 方
法,用“面积补偿”的原理来保证参考图像和待配准图像相对平移时重叠面积保持基本不变,有效地增加了配准测度在配准
技
1 引言
图像配准是对反映同一对象的两幅图像进行空间位置对
齐， 这两幅图像通常是在不同的成像方式下或用不同的成像设
备获取的。 该技术是图像融合、三维重建等技术的基础，广泛应
用于 医 学 、遥感 等 领 域。 在 图 像 配准 的 方 法中 有 一 类方 法 是 直接
利用图像的灰度信息进行配准,这类方法具有配准精度高, 不需
移又有旋转时，面积补偿的效果介于上述两者之间，可以一定
程度上减小重叠面积变化对测度值计算的影响，从而使测度的
值最大程度的反映图像之间的对齐程度，从而提高配准精度。
3 配准实验
为了 验 证改 进 方 法的 有 效 性 ，在 本 文 中分 别 用 图 1 中(a)所
示的传统 方 法和(b)所 示 的改 进 方 法进 行 配 准实 验 ，来 比较 两 种
和(h)。 依 次 把 这 6 幅 图 像 中 的 每 一 幅 作 为 待 配 准 图 像 ，把 图 2
技 中 (a)所示的加权图像作为参考图像进行组合。 共有 6 组，分别
是：(a)-(c)、(a)-(d)、(a)-(e)、(a)-(f)、(a)-(g)和(a)-(h)。 每 组图 像 的 配
术 准分别用传统方法和改进方法来进行。
将会使本应该出现在配准位置上的全局最大值减小，因此影响
图 像 配 准 的 准 确 度 。 为 了 提 高 互 信 息 配 准 法 的 鲁 棒 性 ，C
Studholme 等提出了归一化互信息，其定义为：
(4)
其中
也称为熵相关系数 （Entropy Correlation Coeffi-
cient, ECC）。尽管和互信息比较起来，归一化互信息的鲁棒性有
在表 1 中列出。 从表中可以看出:对于平移误差来说，改进算法
比传统算法确有提高。 对于旋转误差二者没有显著差异。
为了定量的说明与传统方法比较起来本文方法的改进程
度，在本文中定义一个“改进率”指标
。 如果一个实验用
方法 A 和 B 方法来进行，两种方法的误差分别用
和
表示。 那么方法 B 对于方法 A 的“改进率”定义如下：

问 题 ：比 如 在 参 考 图 像 和 待 配 准 图 像 的 相 对 位 移 的 过 程 中 ，互 信
息的值会随着两幅图像重叠面积的变化而发生变化。 这时互信
息的大小就不能完全反应两幅图像间的配准程度。 本文提出了
一种改进的互信息计算方法，就是在计算互信息时，使参考图像
和待配准图像在相对位移的过程中保持重叠面积不变。 这样就
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互信息配准的一种改进算法
Improved image registration approach based on mutual information
（1.中国科学院电子学研究所态平衡;2.中国科学院研究生院;3.北京师范大学） 上 官 晋 太 1,2 郭 慧 3 杨 汝 良 1
过程中的鲁棒性。 通过对比实验证实了此方法的有效性。
关键词: 图像配准; 互信息; 配准测度;鲁棒性
中图分类号: TP751.1
文献标识码: A
Abstract: In traditional image registration based on mutual information, the registration measure ’s instability due to overlay changing usually causes errors. A new image registration method was proposed in this paper, which kept the overlay invariant by compensating the area lost owing to the relative shift of two images. This method is more robust. Tests have proven the validity of this method. Key words: Image registration; Mutual information; Registration measures; Robustness