图像匹配综述

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图像配准算法综述

杭州电子科技大学毕业设计（论文）文献综述毕业设计题目SIFT特征研究及应用文献综述题目图像配准算法综述学院生命信息及仪器工程学院专业电子信息技术及仪器姓名班级学号指导教师图像配准算法综述一．前言图像配准是指找出场景中同一物体表面的结构点在不同图像上的投影像素点之间的对应关系，是图像信息处理领域中一项非常重要的技术，同时也是其它一些图像分析技术，如立体视觉、运动分析、数据融合等的基础。

目前图像配准广泛应用于虚拟现实、视频压缩、图像复原、图像数据库检索等技术中。

图像配准的研究是计算机视觉中最困难也是最重要的任务之一。

不同的图像配准方法总是对应于某种适用的图像变换模型，其核心问题是提高配准的速度、精度和算法的稳健度。

随着科学技术的发展现在约40%的机器视觉应用中都会使用图像匹配技术，所涉及的领域有：工业检测，导弹的地形匹配，光学和雷达的图像跟踪，交通管理，工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控，医疗诊断，资源分析，气象预报，文字识别以及图像检索等。

图像匹配研究按其处理步骤可以分为样本采集、样本预处理、样本分割、样本的特征提取等，并且与计算机视觉、多维信号处理和数值计算方法等紧密结合。

它也是其它一些图像分析技术，如立休视觉、运动分析、数据融合等的基础。

正因为其应用的广泛性，新的应用和新的要求逐步产生，使得匹配算法的研究逐步走向深入，出现了快速、稳定、鲁棒性好的匹配算法。

因此，研究图像的匹配算法对于如何提高实际工程中的图像处理质量和识别精度具有非常重要的意义。

本文主要分析图像匹配常用方法的优点和不足之处，讨论了图像匹配中需要进一步研究和解决的问题。

二．图像配准算法的研究现状图像配准是立体视觉、运动分析、数掘融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域有重要的应用价值。

国内外学者针对不同的图像配准应用问题进行了大量的研究工作，早在1992年英国剑桥大学的Lisa Gottesfeld Brown在文献[1]习中就总结了图像配准的主要理论及图像配准在各个领域的应用。

图像匹配算法的研究进展

图像匹配算法的研究进展一、本文概述随着信息技术的飞速发展，图像匹配算法在诸多领域，如人脸识别、物体追踪、自动驾驶、医学影像分析以及遥感图像处理等，都发挥着越来越重要的作用。

图像匹配算法的核心在于通过一定的算法和策略，从大量图像中快速准确地找到目标图像，或者从同一场景的不同图像中找出相似或相同的部分。

本文旨在探讨图像匹配算法的研究进展，包括经典的算法、新兴的算法以及它们在不同领域的应用。

我们将回顾传统的图像匹配算法，如基于特征的方法、基于灰度的方法等，分析它们的优缺点以及适用场景。

然后，我们将重点介绍近年来兴起的深度学习在图像匹配领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）、孪生网络（Siamese Network）等，以及它们在提高匹配精度和效率方面的突出表现。

我们还将讨论图像匹配算法在实际应用中面临的挑战，如光照变化、视角变化、遮挡等问题，以及针对这些问题的解决方案。

我们将展望图像匹配算法的未来发展趋势，包括算法性能的进一步提升、多模态图像匹配的研究、以及在大规模图像数据库中的应用等。

通过本文的综述，我们希望能够为读者提供一个全面而深入的图像匹配算法研究进展的概览，同时也为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。

二、图像匹配算法的基本原理图像匹配算法是计算机视觉领域的一个核心问题，它旨在从大量图像中找出具有相似性或相关性的图像。

这些算法的基本原理主要基于特征提取和相似性度量两个方面。

特征提取是图像匹配算法的首要步骤。

在这一过程中，算法会从图像中提取出关键信息，这些信息通常是对图像内容的抽象描述，如边缘、角点、纹理、颜色分布等。

这些特征的选择对后续的匹配效果至关重要，因为它们需要既能代表图像的主要内容，又具有一定的鲁棒性，能够在不同的光照、视角、尺度等条件下保持一致。

相似性度量是图像匹配算法的另一关键步骤。

在提取了特征之后，算法需要一种方法来量化两个图像之间的相似性。

常见的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。

关于图像匹配的综述

关于图像匹配的综述1.图像匹配的背景及定义1.1图像匹配的背景及意义图像匹配技术广泛的应用于日常生活中的诸多领域，如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、遥感图片识别、天气预报中的卫星云图识别、指纹识别、人脸识别等。

图像匹配技术主要指通过计算机，采用数学技术方法，对获取的图像按照特定目的进行相应的处理。

图像匹配技术是人工智能的一个重要分支和应用，随着计算机技术及人工智能技术的发展，图像识别技术逐渐成为人工智能的基础技术之一。

它涉及的技术领域相当的广泛，也越来越深入，其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。

现在，图像识别技术的应用范围己经不仅仅局限于视觉的范围，也体现在机器智能和数字技术等方面。

1.2图像匹配的定义所谓图像匹配是指在一幅(或一批)图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域(子图像)的过程。

通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称作该模板的待匹配的目标图像。

图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉哺领域。

图像匹配的具体应用包括目标或场景识别、在多幅图像中求解3D结构、立体对应和运动跟踪等。

由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像会存在灰度失真和几何畸变。

同时，图像预处理过程会引入的误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间通常存在着一定程度上的差异。

在这种情况下，如何使匹配算法精度高、正确匹配率高、速度快和抗干扰性强成为人们关心的问题。

2.图像匹配算法的分类图像匹配算法的选取对图像匹配结果的影响很大。

实用的匹配算法不仅要求计算量小，还必须具有良好的抗噪能力和抗几何形变的能力。

通常情况下，图像匹配算法可以分为以下两大类：基于灰度相关的匹配算法、基于特征的图像匹配算法。

1) 基于灰度分布的相关匹配算法，也称为基于区域的匹配方法。

图像匹配算法的简单介绍

一、图像匹配概述图像匹配技术常应用于计算机视觉识别领域中，即把两个不同的传感器或同一传感器在不同时间和条件下，从同一景物录取下来的两幅或多幅图像进行比较，找到该组图像中的共有景物，或根据所给模式在另一幅图像中寻找相应的模式。

通常，由于传感器、时间以及视角的不同，图像所获得的成像条件也不尽相同，在图像中，即使是同一物体所表现出来的光学、几何和空间等特性也会有所不同，若考虑到噪声等干扰因素，图像的差异会更大，图像匹配技术就是在这些不同之处找到它们的共同点，有这些原因造成的图像差异我们称之为图像畸变。

为解决图像畸变带来的匹配困难提出的匹配算法均是由特征空间、搜索空间、搜索策略和相似性测度这四个要素组合而成。

1.特征空间特征空间是由从标准图像和待匹配图像中提取到的可用于匹配的信息组成。

它不仅可以是图像像素的灰度值，而且也可以是点（如角点、直线交叉点、轮廓线上的局部最大曲率）、线（如边缘、轮廓）、面（区域）或者统计特征（如瞬间不变点、瞬间质心以及高层次的结构描述）。

特征空间的选取对图像匹配有着非常重要的意义，因为特种空间不仅直接关系到图像中的哪些特征对匹配算法敏感和哪些特征被匹配，而且基本上决定了匹配算法的运行速度和鲁棒性等匹配性能。

理想的特征空间应该满足以下几个条件：1)特征提取简单快捷；2)特征匹配运算量小；3)特征数据量合适；4)不受噪声、光照度等因素影响；5)对各种图像均能适用。

2.搜索空间搜索空间是指在匹配过程中对图像进行变换的方式及范围。

图像的变换范围可分为三类：全局的、局部的和位移场的。

全局变换是指整幅图像的空间变换都可以用相同的变换参数表示。

局部变换是指在图像的不同区域可以用不同的变换参数，通常的做法是在区域的关键点位置上进行参数变换，在其他位置上进行插值处理。

位移场变换是指对图像中的每一像素点独立地进行参数变换，通常使用一个连续函数来实现优化和约束。

图像有两种变换方式，分别为线性变换和非线性变换。

图像匹配综述上课讲义

图像匹配综述图像匹配综述摘要：主要从图像匹配技术的概念、一般性描述及图像匹配技术的技术分类对图像匹配进行描述，在图像匹配技术的分类中，对各个方法的优缺点进行了详细的说明。

关键词：图像匹配；一般性描述；分类随着科学的飞跃发展，近年来图像匹配技术在许多方面有着非常重要的应用，尤其是在医学方面、运动物体的跟踪、计算机视觉、天气预报以及各种资源分析等方面运用非常广泛。

本文对图像匹配进行综述，以便读者对其有个粗略的了解。

一、图像匹配的概念图像匹配的概念：在两幅图像中，从一幅图像中寻找与另一幅具有相同或相似的过程。

二、图像匹配的一般性描述图像匹配可以描述为：假设给定大小分别为m×m和n ×n像素图像h1（x，y）及h2（x，y），它们的映射关系为：h2（x，y）=g（h1（a（x，y）），（2-1）式（2-1）中，符号a是二维或者多维的几位变换（x′，y′）=a（x，y），符号g为一维或者多维图像的亮度变换。

匹配图像问题的实质是寻找两幅图像的最佳几何变换a和亮度变换，最终的目的是使预先定义的那种测度为最小值或者达到最大值，以达到两幅待匹配图像的匹配。

匹配图像的关键主要是下列因素选择的一个组合：待匹配图像的特征空间、相似度、几何变换类型和参数的搜索策略。

下表2-1给出了待匹配图像的特征空间、相似度及搜索策略的几个主要要素及它们对应的内容。

表2-1 待图像匹配的三个关键因素三、图像匹配技术的分类图像匹配技术算法分类很多，但都遵守这样的基本原则：（1）算法必须是有效的。

（2）算法必须是稳定的，当待匹配的图像发生旋转、尺度伸缩及被遮挡时，此种算法仍能使用。

（3）算法必须是快速的。

1.基于图像灰度相关的匹配方法基于图像灰度匹配算法是利用整幅图像的灰度信息进行匹配的方法。

几种常见的算法有平均绝对差算法、归一化积相关算法、互信息匹配算法、傅立叶相关算法等。

下面简要介绍以下这几种算法：（1）平均绝对差算法平均绝对差算法是这样定义的：d（x，y）= s（i+x，j+y）-T（i，j）（3-1）其中，0≤x≤M-m+1；0≤y≤N-n+1。

(完整)图像匹配+图像配准+图像校正

图像匹配图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点.其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。

图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配.1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。

利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点.灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。

最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法,其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。

利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大,因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。

现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法,FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。

2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述,然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。

基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。

特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系,通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。

特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。

常用的特征提取与匹配方法有:统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等.基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多,大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度；而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力.所以基于图象特征的匹配在实际中的应用越来越广泛。

图像匹配技术介绍

04
图像匹配技术的性能评估
评估指标
准确率（Precision）
召回率（Recall）
衡量匹配算法返回的相关图像中真正相关图像的比例。
衡量匹配算法返回的真正相关图像占所有相关图像的比例。
F1分数
平均精度均值（mAP）
综合考虑准确率和召回率的指标，用于评估算法的整体性能。
对多个查询图像的平均精度求均值，用于评估算法在不同查询下的性能稳定性。
技术背景
随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，图像匹配作为关键技术之一，在多个领域发挥着重要作用。
图像匹配技术的应用领域
遥感图像处理
在遥感领域，图像匹配用于不同时间、不同传感器或不同视角获取的图像间的配准和融合。
医学图像处理
医学图像匹配用于多模态医学图像的配准，如CT、MRI和X光等图像的融合分析。
面临的挑战
光照变化
视角变化
不同光照条件下，同一物体的图像可能会有很大的差异，这给图像匹配带来了很大的挑战。
从不同角度观察同一物体，其形状和外观可能会有很大的变化，这也增加了图像匹配的难度。
遮挡问题
在复杂场景中，物体可能会被其他物体遮挡，导致部分信息丢失，从而影响图像匹配的准确性。
加速算法
采用高效的数据结构和算法，如FAST、SURF等，加速关键点的检测过程。
特征描述
局部描述子
01
对关键点周围的像素信息进行编码，形成特征向量，如SIFT、
ORB等。
全局描述子
02
对整个图像或图像区域进行编码，形成全局特征，如HOG、
GIST等。
描述子的优化
03
通过降维、二值化等方法优化描述子，提高匹配效率和准确性。

图像匹配综述上课讲义

本文对图像匹配进行综述，以便读者对其有个粗略的了解。

一、图像匹配的概念图像匹配的概念：在两幅图像中，从一幅图像中寻找与另一幅具有相同或相似的过程。

二、图像匹配的一般性描述图像匹配可以描述为：假设给定大小分别为m Xm和n Xn像素图像hl (x, y)及h2 (x, y)，它们的映射关系为：h2 (x, y) =g ( hl (a (x, y)),( 2-1)式(2-1 )中，符号a是二维或者多维的几位变换(x ')=a (x, y)，符号g为一维或者多维图像的亮度变换。

匹配图像的关键主要是下列因素选择的一个组合：待匹配图像的特征空间、相似度、几何变换类型和参数的搜索策略。

下表2-1给出了待匹配图像的特征空间、相似度及搜索策略的几个主要要素及它们对应的内容。

表2-1待图像匹配的三个关键因素三、图像匹配技术的分类图像匹配技术算法分类很多，但都遵守这样的基本原则：（1）算法必须是有效的。

（2）算法必须是稳定的，当待匹配的图像发生旋转、尺度伸缩及被遮挡时，此种算法仍能使用。

（3）算法必须是快速的。

1•基于图像灰度相关的匹配方法基于图像灰度匹配算法是利用整幅图像的灰度信息进行匹配的方法。

几种常见的算法有平均绝对差算法、归一化积相关算法、互信息匹配算法、傅立叶相关算法等。

下面简要介绍以下这几种算法：（1）平均绝对差算法平均绝对差算法是这样定义的：d（x，y）= s（i+x，j+y）-T（i，j）（3-1）其中，0< x< M-m+1 ; 0< y< N-n+1。

图像匹配技术综述

１图像匹配技术四要素、
般来看，图像匹配可以作为四个要素的组成：征空间、特搜索空间、似性测度和搜索策略。取特征要考虑三点因素：先，相选首选取的特征必须是原始图像和待匹配目标图像所共同具有的特征；其次，特征集必须包含足够多的分布均匀的特征；再次，所选取的特征要易于特征匹配的计算。搜索空间是在输入特征与原始特征之间建立的对应关系的可能的变换集合，像畸变的类型与强度决定了搜成图１ＵＡＮ原理示意图ＳＳ索空间的组成与范围。似性测度的作用在于对从搜索空间中获取相ＳＡＵＳＮ算子使用的是圆形模板来进行角点探测，般使用模一的一个给定的变换所定义的输入数据域参考数据之间的匹配程度板的半径为３４像元，板在图像上滑动，每一个位置求亮度－个模在的评估。索策略是指在相似性测度下达到最佳匹配的计算方式，搜相似比较函数，算合计值，得到了ＵＡ并计就ＳＮ区域的面积，而后再即采用合适的方法在搜索空间中找到平移、旋转等变换参数的最优跟一个给定阈值进行比较。算重心求出核到重心的距离，计对应正估计，得相似性测度达到最大值。使确角点，重心距离核较远，能以距离消除虚假角点的影响。后若就最２、图像匹配技术的分类使用非最大抑制（ｘＳｐｒｓｏ）ＮｏＭａｕｐｅｓｎ方法，ｉ这样就可以找出角以往的图像匹配方法，大致可以分为三类：基于特征点、灰度分点。近年来，ｏｇ人提出了一种自适应闯值的检测算法，ＹｕＳｎ等布和频域。于特征点的图像匹配技术是目前最常用的方法之一，基解决了ＳＳ子对灰度细节丰富的图像检测效果不佳的问题。Ｕ／Ｎ算其最大的优点是能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像２１２ＳＦ特征点算法．．ＩＴ特征点的分析，从而大大提高了运算的速度，图像偏移、对旋转，灰ｓＦＩＴ特征点匹配算法引是ＤｖｄＧＬｗｅ１９年提出的，ａｉｏ在９９度变化等都有较好的适应能力。文的主要工作是研究了这三类图本０４像匹配方法，析各种方法的优缺点，点研究了基于特征的匹配并于２０年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础分重上，出的一种基于尺度空间的特征匹配算法。ＩＴ特征匹配算提ＳＦ方法。法分四个步骤来实现：是尺度空间极值点求取，是特征点位置一二２１基于特征点匹配方法．三四匹配基于特征点匹配方法一般分为三个过程：）征点提取；）（特１（利确定，是为关键点指定方向参数，是关键点描述子的生成。２的方法是：获得第一幅图像的特征向量后，采样点的欧式距离在将用一组参数对特征点作描述；）Ｉ（利用特征点的参数进行特征匹配，３取找根据相似性原则对两幅图像中的特征点进行匹配。最大的优点是作为相似性度量。帧图像中某个关键点，出其与图像中欧式距其离最近的前两个关键点，这两个关键点中，果最近的距离与次在如能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征（征点、特特近的比值小于某个阈值，接收这一对匹配点。则降低比例阈值，ＩＴＳＦ征曲线等）的分析，从而大大减小了图像处理过程的运算量，对灰度匹配点数目会减少，但匹配更稳定可靠。ｕＭｏｅｌＧＹ和ＪＭｒｌ５克变化、像变形以及遮挡等都有较好的适应能力。面介绍三种基图下服了拍摄倾角过大造成的仿射变换的影响，出ＴＡＳＦ确保了提ＩＴ，于特征点的匹配方法。特征稳定性，提高了鲁棒性。２１１ＳＳ．．ＵＡＮ特征点算法２１３ＳＲ．．ＵＦ特征点算法ＳＡＮ算法… ＵＳ的基本原理是通过以一个点为中心的局部区域２０年，ｒｅｔＢｙ出了ＳＦ法，整体思路同ＳＦ０６Ｈｅｂｒａ［１提ＵＲ算其ＩＴ内亮度值的分布情况来判断平滑区域、缘及角点。图１示，边如所一类似，征点检测理论也是基于尺度空间，在整个过程中采用了特但个在图像上移动的圆形模板，板的中心称为核心，的位置有以模它与ＳＦ不同的方法。先，尺度上定义Ｈｅｓｎ阵，该矩阵ＩＴ首在ｓｉ矩ａ用下五种形式。图像一定区域的每个象素的亮度值与核心点的亮度值其为保证旋转相比较，比较结果相似或相同的点组成的区域叫做ＵＳ把ＡＮ（单值的行列式计算图像上特征点的位置和尺度信息。次，不变性，确定特征点的主方向。以特征点为中心，将坐标轴旋转到主分割相似核心）ＵＡＮ区含有图像在某个局部区域的结构信息，。Ｓ而方向，将其划分成４的子区域， ×４在每个子区域形成四维分量的矢大小反映了图像局部特征的强度。

图像匹配方法研究综述

图像匹配方法研究综述一、本文概述图像匹配，作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容，旨在从大量的图像数据库中寻找与给定查询图像相似或相同的图像。

随着数字图像数据的爆炸性增长，图像匹配技术在许多实际应用中，如目标识别、遥感图像处理、人脸识别、图像检索、视频监控、医学图像分析等领域，都发挥了关键的作用。

然而，由于图像匹配涉及的问题复杂多样，包括光照变化、尺度变化、旋转、遮挡、噪声干扰等因素，使得图像匹配成为一个具有挑战性的研究课题。

本文旨在全面综述图像匹配方法的研究现状和发展趋势。

我们将对图像匹配问题进行明确的定义和分类，阐述其在实际应用中的重要性。

然后，我们将详细介绍传统的图像匹配方法，如基于特征的方法、基于区域的方法、基于变换的方法等，并分析其优缺点和适用场景。

接下来，我们将重点介绍近年来兴起的深度学习方法在图像匹配中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、孪生网络、注意力机制等，并探讨其与传统方法的比较和优势。

我们还将对图像匹配的评价指标和常用数据集进行介绍，以便读者对各类方法的性能有更加直观的了解。

我们将对图像匹配方法的未来发展趋势进行展望，以期为相关研究人员提供有益的参考和启示。

通过本文的综述，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的图像匹配方法的知识体系，促进该领域的研究进展和应用发展。

二、图像匹配方法分类图像匹配作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容，其目标是在不同视角、光照、尺度或形变等情况下，找到两幅或多幅图像之间的相似性或关联性。

根据算法的不同特点和应用场景，图像匹配方法大致可以分为以下几类。

基于特征的方法：这类方法首先提取图像中的关键特征，如角点、边缘、斑点等，然后对这些特征进行描述和编码，最后通过特征之间的相似性度量来实现图像匹配。

常见的特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等，它们能够在一定程度上应对光照、尺度和旋转等变化。

基于特征的方法通常具有较高的准确性和鲁棒性，但计算复杂度较高，实时性较差。

全面梳理：图像配准综述

全面梳理：图像配准综述内容导读：1 定义2 问题背景和应用3 相关关键词4 问题分类4.1 基于问题特点的分类4.2 根据算法本质的分类5 图像配准通用流程5.1 基于特征的图像配准通用流程6 图像配准质量评估标准7 前人工作8 相关开源工具9 数据集Image registration 图像配准图像配准与相关 [1] 是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如图像会来自不同的采集设备，取自不同的时间，不同的拍摄视角等等，有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。

具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像（浮动图像，moving image）映射到另一幅图像（参考图像，fixed image）上，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。

图像配准常为图像融合的一个预处理步骤。

经过精确图像配准的图像对，通常可获得更好的融合效果。

一、定义图像配准是使用某种算法，基于某种评估标准，将一副或多副图片（局部）最优映射到目标图片上的方法。

根据不同配准方法，不同评判标准和不同图片类型，有不同类型的图像配准方法。

（详见“问题分类”部分）二、问题背景和应用图像配准在计算机视觉、医学图像处理、材料力学、遥感等领域有广泛应用。

由于可应用图像配准的图像类型众多，暂时无法开发出可满足所有用途的通用优化方法。

图像配准在医学图像处理与分析中有众多具有实用价值的应用。

随着医学成像设备的进步，对于同一患者，可以采集含有准确解剖信息的图像诸如CT，MRI；同时，也可以采集到含有功能信息的图像诸如SPECT。

然而，通过观察不同的图像进行诊断需要凭着空间想象和医生的主观经验。

采用正确的图像配准方法则可以将多种多样的信息准确地融合到同一图像中，使医生更方便更精确地从各个角度观察病灶和结构。

同时，通过对不同时刻采集的动态图像的配准，可以定量分析病灶和器官的变化情况，使得医疗诊断、制定手术计划、放射治疗计划更准确可靠。

图像匹配综述

图像匹配综述图像匹配一直是图像处理中一个极其重要的研究内容。

图像匹配的发展对医学图像分析、导航、目标匹配、文字识别等众多图像应用技术的发展都起着十分重要的作用。

目前，各种各样的匹配算法也很多，评价标准也不统一，但是匹配精度、匹配速度、通用性和鲁棒性等是衡量匹配算法优劣的主要评价标准。

标签：匹配算法；图像匹配；关键技术；图像评价F491基本概念图像匹配是指通过特定的某种算法在某待测图像或待测图像的子图中（也就是搜索图像）寻找目标图像（也称为模板图像）的过程。

一般情况下，待测图像比较大，目标图像稍小。

由于视角不同、拍摄器材不同等都会造成同一物体在不同时间的成像也是不同的，再加上噪声、旋转、干扰、图像预处理等对图像的影响，无形地扩大了搜索图像和目标图像之间的差异，从而增加了增加匹配难度。

因此，如何极速地检测出目标图像在搜索图像中的准确位置仍是图像匹配研究人员的重要研究方向。

2关键技术大量优秀的国内外学者都将自己的精力投入到图像匹配研究中，因此产生了海量的图像匹配算法。

这些算法各有优劣，推动着图像匹配技术的发展。

就这些算法来说，图像匹配技术的研究及算法主要包含以下四个方面：（1）相似度。

相似度是相似性度量的简称，主要用来衡量待测图像和目标图像之间的相似程度。

目前使用较多的相似性度量主要有：最小距离度量、相关函数度量及概率度量这三种。

最小度量主要包含：Hausdorff距离、AD（绝对差）、SD（平方差）、MAD（平均绝对差）及MSD（平均平方差）等；归一化互相关函数、协方差函数、积相关函数等是主要的相关函数；概率度量则是一种相似比，它是用后验概率来估算的目标图像与潜在待测子图间的相似度。

（2）特征空间。

提取待测图像及目标图像的部分特征或是主要特征构成特征空间，然后通过对比特征空间进行匹配。

所以，构建合理而恰当的特征空间不但能提高图像匹配速度，也能提升匹配精度。

目前常用的图像特征主要有空间位置、点特征、图像边缘、纹理、颜色形状等。

关于图像匹配的综述

关于图像匹配的综述1. 图像匹配的背景及定义1.1 图像匹配的背景及意义图像匹配技术广泛的应用于日常生活中的诸多领域，如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、遥感图片识别、天气预报中的卫星云图识别、指纹识别、人脸识别等。

图像匹配技术主要指通过计算机，采用数学技术方法，对获取的图像按照特定目的进行相应的处理。

图像匹配技术是人工智能的一个重要分支和应用，随着计算机技术及人工智能技术的发展，图像识别技术逐渐成为人工智能的基础技术之一。

它涉及的技术领域相当的广泛，也越来越深入，其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。

现在，图像识别技术的应用范围己经不仅仅局限于视觉的范围，也体现在机器智能和数字技术等方面。

1.2 图像匹配的定义所谓图像匹配是指在一幅（或一批）图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域（子图像）的过程。

通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称作该模板的待匹配的目标图像。

图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉哺领域。

图像匹配的具体应用包括目标或场景识别、在多幅图像中求解3D 结构、立体对应和运动跟踪等。

由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像会存在灰度失真和几何畸变。

同时，图像预处理过程会引入的误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间通常存在着一定程度上的差异。

在这种情况下，如何使匹配算法精度高、正确匹配率高、速度快和抗干扰性强成为人们关心的问题。

2. 图像匹配算法的分类图像匹配算法的选取对图像匹配结果的影响很大。

实用的匹配算法不仅要求计算量小，还必须具有良好的抗噪能力和抗几何形变的能力。

通常情况下，图像匹配算法可以分为以下两大类：基于灰度相关的匹配算法、基于特征的图像匹配算法。

1）基于灰度分布的相关匹配算法，也称为基于区域的匹配方法。

图像匹配算法的简单介绍

为解决图像畸变带来的匹配困难提出的匹配算法均是由特征空间、搜索空间、搜索策略和相似性测度这四个要素组合而成。

1.特征空间特征空间是由从标准图像和待匹配图像中提取到的可用于匹配的信息组成。

2.搜索空间搜索空间是指在匹配过程中对图像进行变换的方式及范围。

图像的变换范围可分为三类：全局的、局部的和位移场的。

全局变换是指整幅图像的空间变换都可以用相同的变换参数表示。

局部变换是指在图像的不同区域可以用不同的变换参数，通常的做法是在区域的关键点位置上进行参数变换，在其他位置上进行插值处理。

位移场变换是指对图像中的每一像素点独立地进行参数变换，通常使用一个连续函数来实现优化和约束。

图像有两种变换方式，分别为线性变换和非线性变换。

P14201096 李涛(图像匹配技术综述)

关于图像匹配技术研究综述引言图像匹配技术是近代信息处理，特别是图像信息处理领域中极为重要的技术。

图像匹配就是要根据参考图像和实时图像来选定某些特征、相似性准则及搜索策略进行相关运算，以确定匹配的最佳空间对应点。

它主要研究的问题有特征空间、相似性度量和搜索策略三个方面。

图像匹配关键是要确定有效的匹配方法，要求匹配概率高、误差小、速度快且适时性好。

图像匹配技术，是图像处理的一项基本技术，是指通过影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系，相似性和一致性分析，来匹配相互间具有偏移的两幅或多幅图像。

本文阐述了图像匹配技术的要素，分析了图像匹配常用方法和算法。

1. 图像匹配技术四要素图像匹配可以作为四个要素的组成：特征空间、搜索空间、相似性测度和搜索策略。

选取特征要考虑三点因素：首先，选取的特征必须是原始图像和待匹配目标图像所共同具有的特征；其次，特征集必须包含足够多的分布均匀的特征；再次，所选取的特征要易于特征匹配的计算。

搜索空间是在输入特征与原始特征之间建立的对应关系的可能的变换集合，成像畸变的类型与强度决定了搜索空间的组成与范围。

相似性测度的作用在于对从搜索空间中获取的一个给定的变换所定义的输入数据域参考数据之间的匹配程度的评估。

搜索策略是指在相似性测度下达到最佳匹配的计算方式，即采用合适的方法在搜索空间中找到平移、旋转等变换参数的最优估计，使得相似性测度达到最大值。

2. 图像匹配技术分类以往的图像匹配方法，大致可以分为三类：基于特征点、灰度分布和频域。

基于特征点的图像匹配技术是目前最常用的方法之一，其最大的优点是能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征点的分析，从而大大提高了运算的速度，对图像偏移、旋转，灰度变化等都有较好的适应能力。

本文的主要工作是研究了这三类图像匹配方法，分析各种方法的优缺点，重点研究了基于特征的匹配方法。

2.1 基于特征点的匹配方法基于特征点匹配方法一般分为三个过程：(1)特征点提取(2)特征描述(3)特征匹配根据相似性原则对两幅图像中的特征点进行匹配。

图像匹配总结

图像匹配方法总结图像匹配最早是美国70年代从事飞行器辅助导航系统，武器投射系统的末制导等应用研究中提出的。

从80年代以后，其应用已逐步从原来单纯的军事应用扩大到其它领域。

随着科学技术的发展，图像匹配技术已经成为现代信息处理领域中的一项极为重要的技术，在许多领域内有着广泛而实际的应用，如：模式识别，自动导航，医学诊断，计算机视觉，图像三维重构、遥感图像处理等领域。

图像匹配是这些应用领域的瓶颈问题，目前很多重要的计算机视觉方面的研究都是在假设匹配问题已经得到解决的前提下开展的。

因此，对图像匹配做进一步深入的研究有着非常重要的意义。

图像匹配是图像处理领域常见的基础问题, 是在变换空间中寻找一种或多种变换, 使来自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅或多幅图像在空间上一致。

由于拍摄时间、角度、环境的变化、多种传感器的使用和传感器本身的缺陷, 使拍摄的图像不仅受噪声的影响, 而且存在严重的灰度失真和几何畸变。

在这种条件下, 匹配算法如何达到精度高、匹配正确率高、速度快、鲁棒性和抗干扰性强以及并行实现成为人们追求的目标。

根据匹配算法的基本思想可将图像匹配方法分成两大类，即基于区域的匹配方法和基于特征的匹配方法。

两类方法相比而言，基于特征的匹配方法有计算量小，鲁棒性好，对图像形变不敏感等优点，所以基于特征的匹配方法是目前研究的热点。

基于特征的图像匹配方法主要包括三步：特征提取、特征描述和特征匹配。

一、特征提取方法图像匹配过程中，首先要根据给定的匹配任务和参与匹配图像的数据特性来决定使用何种特征进行匹配。

所选取的特征必须要显著，并且易于提取，在参考图像和待配准图像上都要有足够多的分布，另外，所选择的特征必须易于进行后续的匹配。

在图像配准中常用的特征有特征点，如拐点、角点；特征线，如边缘曲线、直线段；特征面，如小面元、闭合区域等。

1、Harris算法基本思想：它是一种基于信号的点特征提取算子。

这种算子受信号处理中自相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵M。

计算机视觉中的图像匹配综述

表示 . 其中: R ,θ ,Δ X,Δ Y 分别表示相应的尺度因子 , 旋转角度 , 及沿 X , Y 方向的平移量 . 通过变量代换 u = R co s θ , v = R sin θ, 可以得 X u v X Δ X = + Y -v u Y Δ Y ( 如仿射变换中的 Δ X ,Δ Y , u, ( v =
计算机视觉中的图像匹配综述
熊凌
( 武汉科技大学信息科学与工程学院 , 湖北武汉 430081) [ 摘要] 介绍了图像的变换模型、图像匹配的三要素及图像匹配性能评价指标 , 分析常用匹配方法的优点和不足之处 , 探讨了图像匹配中有待进一步研究和解决的问题 . [ 关键词] 图像匹配 ;图像变换 ; 特征空间 ;相似性度量 ; 搜索策略 [ 中图分类号] T P 391 . 41 [ 文献标识码] :A
2 图像匹配的三要素
国内外有大量的研究者对图像匹配开展研究工作 , 并取得了较好的成果 . 图像匹配的研究主要集中在三个方面 , 即图像匹配三要素 : 1) 特征空间 ; 2) 相似性度量 ; 3) 搜索策略 . 表 1 列举了图像匹配的三要素及其内容 .
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表 1 匹配三要素特征空间灰度特征点边缘强度二值边缘曲线表面统计属性模型高层匹配相似性度量相关系数归一化相关系数归一化相关系数与匹配滤波器统计相关与匹配滤波器绝对差之和 , 局部熵差掩模相关 Hausdo rff 距离最小距离分类器互信息搜索策略层次迭代点匹配层次迭代或模拟退火模拟退火遗传算法、神经网络树或图匹配松弛算法能量最少化快速 FF T
5 有待进一步研究的几个问题
图像匹配算法经过几十年的发展已经取得了很大的进展 , 但是由于拍摄环境复杂多变 , 现有算法在某些方面都有不尽人意的缺陷 , 尚且没有一种算法能解决所有的图像匹配问题 , 笔者认为在以下几个方面值得更深入的研究 : 1) 建立新的理论框架 , 提高算法的鲁棒性和运