基于抽象匹配流的彩色图像配准模型
如何进行高效的图像匹配和图像配准
如何进行高效的图像匹配和图像配准图像匹配和图像配准是计算机视觉领域中常见的任务，其目的是通过计算机算法将两幅或多幅图像进行比较，从而找出它们之间的相似性或者进行图像的对齐。
本文将介绍一些高效的图像匹配和图像配准的方法。
一、图像匹配图像匹配即是将一幅图像中的特征在另一幅图像中找到对应物体或者区域。
下面是一些常见的图像匹配方法：1.特征点匹配特征点匹配是最常见的图像匹配方法之一，它通过在图像中提取特征点，并计算特征点的描述子，然后使用某种度量来比较两幅图像的特征点，找出最相似的特征点对。
常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。
2.直方图匹配直方图匹配是一种基于图像全局颜色或纹理分布的匹配方法，它将图像的直方图进行比较，通过计算直方图之间的相似性度量来进行匹配。
直方图匹配适用于颜色和纹理信息较为明显的图像匹配任务。
3.模板匹配模板匹配是一种基于像素点灰度值的匹配方法，它通过将一个预定义的模板图像滑动或者扫描到待匹配图像上，计算模板和图像之间的相似性度量，从而找到最佳匹配位置。
模板匹配适用于物体检测和目标跟踪等应用场景。
4.特征描述子匹配特征描述子匹配是一种将图像中的局部特征点的描述子进行比较的匹配方法，它通过计算特征点描述子之间的相似性度量找到最佳匹配。
常用的特征描述子匹配算法包括基于二值描述子的BRISK和ORB，基于二进制描述子的BRIEF和FREAK，以及基于浮点数描述子的SIFT、SURF和AKAZE等。
二、图像配准图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐，使得它们在空间上或者几何上具有一致性。
下面是一些常用的图像配准方法：1.特征点配准特征点配准是将两幅图像中的特征点进行对应的一种配准方法，它通过计算特征点的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像的特征点对应一致。
常用的特征点配准方法包括RANSAC、LMS和Hough变换等。
2.像素级配准像素级配准是将两幅图像的像素进行一一对应的配准方法，它通过计算图像间的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像在几何上对应一致。
基于CSURF的彩色图像配准技术
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基于特征匹配的非刚性图像配准方法
实验结果与分析
结果
实验结果表明，基于特征匹配的非刚性图像配准方法 在模拟数据集和实际医学影像数据集上均取得了较好 的配准效果。在模拟数据集上，该方法取得了平均误 差小于1.5像素的配准结果；在多模态图像配准任务上 ，该方法取得了平均误差小于3像素的配准结果。在 医学影像数据集上，该方法取得了平均误差小于3像 素的配准结果，且在关键结构区域保持了较好的一致 性。
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THANKS
弹性映射模型
该模型假设两幅图像之间的对应关系可以由一个弹性映射 函数来表示。这个函数通过对图像的每个像素点应用一种 可变形变换来得到新的图像。
参数化对应模型
该模型通过参数化对应关系来建立源图像和目标图像之间 的映射。常用的参数化方法包括多项式拟合、样条插值等 。
非刚性配准算法
01
基于特征点的配准算法
基于CNN的图像配准方法通常采用多尺度特征提取和注意力机制，以增强配准效果 。
循环神经网络（RNN）在图像配准中的应用
循环神经网络（RNN）是一种 适用于序列数据处理的任务， 包括时间序列和图像序列。
在图像配准中，RNN可以用于 处理具有时间顺序的图像序列 ，如视频中的连续帧。
RNN具有记忆能力，可以捕捉 图像序列中的长期依赖关系， 从而更准确地配准图像。
分析
基于特征匹配的非刚性图像配准方法能够有效地处理 非刚性图像配准问题，适应于不同类型和质量的图像 。该方法通过提取图像的特征点并利用特征点之间的 匹配关系来估计图像的变换参数，能够实现精确、稳 健和可靠的配准效果。同时，该方法还具有较好的鲁 棒性和可扩展性，能够广泛应用于不同领域的图像配 准任务中。
过优化这个模型来得到最佳的配准变换。常用的模型包括刚性模型、仿
基于深度学习的图像配准
基于深度学习的图像配准基于深度学习的图像配准概述图像配准是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它通过将不同图像对齐以实现对其像素级别的比较和分析。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像配准方法在近年来逐渐得到广泛应用，并在医学影像处理、遥感图像分析、计算机辅助设计等领域取得了显著的成果。
传统图像配准方法存在的问题在介绍基于深度学习的图像配准方法之前，我们先简要回顾一下传统的图像配准方法存在的问题。
传统图像配准方法通常从图像的低层特征入手，如边缘、纹理等，使用特征提取和匹配的方法进行图像对齐。
然而，传统方法需要人工选取和设计特征，受限于特征的选择和特征匹配的准确性，鲁棒性较差，对噪声和变形较为敏感。
此外，传统方法无法处理一些特殊情况，如大尺度、形变较大的图像配准等。
基于深度学习的图像配准方法的原理基于深度学习的图像配准方法采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行特征提取和匹配。
CNN是一种由多个卷积层、池化层和全连接层构成的深度神经网络，能够自动从图像中提取高层次的特征信息。
基于深度学习的图像配准方法主要包括两个步骤：特征提取和特征匹配。
特征提取特征提取是基于深度学习的图像配准方法的关键步骤之一。
在特征提取过程中，卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，将输入的图像逐渐转换为多维特征向量。
具体来说，卷积层通过滑动窗口和卷积核对图像进行滤波和卷积操作，提取出图像的低级特征；池化层通过对特征图像进行下采样，提取出特征的局部不变性。
通过多层卷积和池化操作，卷积神经网络能够从图像中提取出丰富的高层次特征，同时具备了较好的空间不变性和抽象能力。
特征匹配特征匹配是基于深度学习的图像配准方法的另一个关键步骤。
在特征匹配过程中，通过计算不同图像的特征向量之间的相似度来确定两张图像之间的对应关系。
常用的特征匹配方法包括余弦相似度、欧式距离等。
通过特征匹配，可以获得两张图像之间的位移矩阵，从而实现图像的对齐。
MATLAB中的图像配准与匹配方法
MATLAB中的图像配准与匹配方法图像配准与匹配是计算机视觉领域的重要研究方向。
配准指的是将多幅图像在空间上对齐，使得它们之间的特定特征点或特征区域对应一致。
匹配则是在已经配准的图像中寻找相似的图像区域。
在实际应用中，图像配准与匹配常用于医学图像分析、遥感影像处理、计算机视觉等领域，具有广泛的应用前景。
MATLAB作为一种强大的数值计算与数据可视化软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数，使得图像配准与匹配任务变得更加简便和快捷。
下面将介绍几种常用的MATLAB图像配准与匹配方法。
一、基于特征点的图像配准特征点是图像中具有鲁棒性和独特性的点，常常用于图像配准任务。
在MATLAB中，可以使用SURF(Speeded-Up Robust Features)或SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等函数来检测图像中的特征点。
然后可以通过计算特征点间的相似度或使用一致性约束等方法来对图像进行配准。
二、基于图像区域的图像配准除了特征点外，图像的局部区域也可以作为配准的参考。
一种常用的方法是使用归一化互相关(Normalized Cross Correlation)来度量两幅图像之间的匹配度。
在MATLAB中，可以使用normxcorr2函数来实现归一化互相关操作。
该函数将两幅图像进行归一化，并计算它们之间的互相关系数，从而确定最佳的配准位置。
三、基于形态学的图像配准形态学图像处理是一种基于形态学运算的图像处理方法。
它利用图像中的形状、结构和拓扑信息来进行图像处理和分析。
在图像配准中，形态学操作可以用来提取图像区域的形状信息，并进行形状匹配。
在MATLAB中，可以使用bwmorph函数进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，从而实现图像的配准与匹配。
四、基于变换模型的图像配准图像配准中常常涉及到图像的几何变换，例如平移、旋转、缩放、投影变换等。
在MATLAB中，可以使用imwarp函数来对图像进行几何变换和配准。
基于SIFT算法在图像配准上的应用研究和实现
组网 结构 简单 ，系 统稳 定性 高， 网络适 应 能力强，在系统功能 、需求发生 重大变 好石 可 以灵 活应对 ，且该承载技术具备 良好 的扩展 能力 。在 建设初期可 以为设备 留足端 口，基于 多点对 点的接入方式确保 了监控系统具有 良好 的扩 容 性 。
３．３ Ｐ０Ｎ传输 大大节约了建设 成本
描 述 子 具 有 非 常 强 的 稳 健 性 ｓＩＦＴ特 征对 应尺 度 、旋 转 和亮度 都 具 有 不 变性 ， 因此 它 可 以 用 于 可 靠 匹配 。图像 配 准 时对 图像 进 行 变换 ，使得 变换后 的 图像 能 够 在 常见 的 坐标 系中对 齐。 配准 可 以是严 格 配准 ，也可 以是 非严格 配准 ，为 了能够 进行 图像 对 比 和 更精 细的 图像 分析 ， 图像 配准是 一 步 非常 重要 的操 作 。本文 针对
近 些年 来 ，随着 科技 的不 断 飞速 发展 ，
准方法三大类方法 。在基 于特 征的图像配准方 法 中 ，１９９９年 由 Ｌｏｗｅ提 出 并 在 ２００４年 改 进
图像拼接技术 成为计算机图像处理、计算机视 完 善 的 ＳＩＦＴ算法对 图像旋转 、 比例缩 放、光 觉等领域 的研 究热点。图像拼接在虚拟现实 、 照变化表现 出较 强的鲁棒 性，并能提 取出较多 遥感技术和军 事领域 都有很多的应用。获取到 的特征点 。
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效和无 丢帧传 输，为监控 中心数据 的完整 获取 用 于安防行业监控视频及 图形信息的传输 ，不 范 围内减 少改 造难 度， 降低工 程 造价 。基于
刨造 了 良好 的条件 。
仅 能够 加快 数据的传输速度， 同时也能够满足 ＰＯＮ 网 的传 输技 术方 案适用 新建 全新视 频 网
使用计算机视觉技术实现图像匹配和配准的方法和技巧
使用计算机视觉技术实现图像匹配和配准的方法和技巧计算机视觉技术在图像匹配和配准方面起着重要的作用。
图像匹配和配准是指通过计算机对两幅或多幅图像进行比较和对齐的过程，目的是找到它们之间的相似性和重叠区域。
在计算机视觉领域中，图像匹配和配准的方法和技巧正在不断发展和改进，为各种应用提供了强大的工具。
一、图像匹配的方法和技巧1. 特征提取：图像匹配的第一步是对图像中的特征进行提取。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
通过提取关键点和描述子，可以用于后续的匹配和配准过程。
2. 特征匹配：在特征提取的基础上，需要对两幅图像中的特征进行匹配。
常见的特征匹配方法包括最近邻匹配、最近邻搜索、RANSAC等。
最近邻匹配将待匹配特征点与目标图像中最相似的特征进行匹配。
3. 特征描述：对匹配到的特征进行描述是图像匹配中的关键步骤。
常用的特征描述算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
这些算法可以提取图像中的局部特征，并将其转化为能够容易匹配的向量表示。
4. 特征筛选：通过匹配得到的特征点可能存在误匹配和几何变化等问题。
因此，需要对匹配结果进行筛选和校正。
常用的方法包括基于几何变换模型的筛选和基于一致性检验的筛选。
5. 特征配准：匹配到的特征点可以用于图像配准，即将两幅图像进行对齐。
常用的配准方法有基于特征点的配准、基于区域的配准和基于自动的配准等。
配准过程的目标是通过对图像进行变换，使得它们在几何和视觉上尽可能地对齐。
二、图像配准的方法和技巧1. 基于特征点的配准：特征点在图像中具有明显的区分度和稳定性。
通过提取两幅图像中的特征点，并进行匹配和筛选，可以得到图像的相似变换模型，并实现图像的配准。
2. 基于区域的配准：图像的全局特征可以通过提取图像中的区域来实现。
通过提取两幅图像中的区域，并对这些区域进行匹配和筛选，可以得到图像的相似变换模型，并实现图像的配准。
基于特征点匹配的图像配准与融合算法
基于特征点匹配的图像配准与融合算法作者：杨小青来源：《电脑知识与技术》2020年第34期摘要：图像重建技术是图像处理领域中的重要环节，将不同视角下的多重图像重建为高清完整全方位目标像需要进行图像配准、拼接以及融合，以最大限度保留原场景的完整性。
本文主要研究在拼接过程中的图像配准和融合算法，应用SIFT算法查找确定特征点、特征向量进行特征匹配，采用RANSAC算法直线拟合优化重叠区域较多的目标图像，同时对连接缝进行平滑处理，以人工湖图像拼接验证，算法实现良好融合效果。
关键词：图像拼接;SIFT算法;RANSAC算法;图像融合中图分类号： TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）34-0198-02在图像处理领域，将不同视角下的多重图像重建为全方位目标像是一个重要研究内容，要对不同目标像依次进行配准、融合，以最大限度保留原场景完整性，获得全视野图像。
图像重建[1]技术对多种行业发展起到重要作用，对图像拼接融合技术研究具有应用价值。
本文主要研究在拼接过程中的图像配准的算法以及图像拼接和融合的算法，主要应用尺度不变特征转换SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法[2]查找确定特征点、特征向量进行图像之间特征点匹配，以及随机抽样一致性RANSAC（Random Sample Consensus）算法[3]对重合区域较多的不同目标像进行直线拟合，消除无关点，精简高效实现图像配准与拼接。
1图像特征向量提取图像配准是将不同时间、视角、拍摄环境下获取到的两幅甚至多幅图像进行叠加、去重、匹配等过程处理，以得到单一目标像。
在图像数据信息中，特征点保留了图像关键信息，通过扫描搜索，根据特征性质查找提取待拼接图像的特征点，生成特征向量表，对比待匹配图像之间的特征集合，对提取的关键信息进行特征处理，同时借鉴其他信息符号，有利于提高算法匹配速度和效果，适用范围较广，增强了匹配准确性。
一种基于仿射参数估计的图像配准方法
一种基于仿射参数估计的图像配准方法专利名称：：一种基于仿射参数估计的图像配准方法技术领域：：本发明属于计算机图像处理领域，涉及一种图像配准方法。
背景技术：：图像配准是同一场景的两幅或多幅图像在空间上的对准。
它在医学，遥感图像分析、图像融合、图像检索、目标识别等领域得到广泛的应用。
同时它也是多传感器图像融合、遥感图像镶嵌、目标变化检测、三维重建等领域中提高精度和有效性的瓶颈，是必需的前期工作。
图像配准方法分为基于图像灰度和基于图像特征的配准。
其中，基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度，实现起来比较简单，经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，如互相关法(也称模板匹配法)、序贯相似度检测匹配法、交互信息法等。
基于特征的匹配方法首先要对待配准图像进行预处理，也就是图像分割和特征提取的过程，再利用提取得到的特征完成两幅图像特征之间的匹配，通过特征的匹配关系建立图像之间的配准映射关系。
由于图像中有很多种可以利用的特征，因而产生了多种基于特征的方法。
常用到的图像特征有特征点(包括角点、高曲率点等)直线段、边缘、轮廓、闭合区域、特征结构以及统计特征如矩不变量、重心等等。
以上两种方法虽然都有各自的优势，且都取得了不错的效果，但这两种方法也都有自己的不足之处，基于图像灰度的配准方法配准速度比较慢；基于图像特征的配准方法算法复杂，而且往往由于特征提取的不完全，导致匹配率较低，对误匹配比较敏感，随着误匹配率的增大，配准效果会有明显的下降。
这在很大程度上限制了以上两种方法在实际工程中的应用，由于现有的基于灰度和基于特征的图像配准方法对误匹配均比较敏感，因此对特征点配准准确度提出了很高的要求，然而在许多实际工程中，例如航遥感空影像配准，由于飞机飞行姿态受气流影响比较严重，导致相邻帧图像之间存在很大的畸变，在进行点配准时误匹配在所难免，利用传统方法进行图像配准就会出现较大的偏差。
图像配准技术中常见挑战及优化方法
图像配准技术中常见挑战及优化方法图像配准技术在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用，例如医学影像分析、遥感数据处理以及图像拼接等。
然而，由于图像本身存在各种各样的变化，如尺度、旋转、平移、畸变等，图像配准过程中常常面临着一系列挑战。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多优化方法。
本文将介绍图像配准技术中常见的挑战，并重点探讨几种常用的优化方法。
首先，图像配准技术中常见的挑战之一是图像的尺度和旋转变化。
当两幅图像存在尺度和旋转变化时，传统的图像配准算法可能无法准确匹配相应特征点，导致配准结果不准确。
为了解决这个问题，研究者们提出了基于尺度不变特征变换（SIFT）和速度不变特征变换（SURF）等算法，这些方法可以在不同的尺度和旋转下提取到鲁棒的特征点。
其次，在图像配准的过程中，图像可能会存在平移变化。
当图像出现平移变化时，匹配算法可能会存在误匹配的问题。
为了解决这个挑战，一种常用的方法是基于亮度梯度的特征描述算法，例如方向梯度直方图（HOG）和边缘方向直方图（EOH）。
这些算法可以提取到图像中的边缘信息，并利用边缘信息进行准确的匹配。
此外，在某些图像配准任务中，图像可能会存在畸变，如镜头畸变或者形变。
这种畸变会导致传统的图像配准算法无法精准地进行匹配。
为了解决这个问题，研究者们提出了基于模型的图像配准方法。
这些方法会建立一个畸变模型，并利用该模型对图像进行校正，从而实现准确的配准。
除了上述挑战外，图像配准技术还需要面对图像的亮度变化、噪声和局部特征不明显等问题。
为了处理这些挑战，研究者们提出了许多优化方法。
其中，基于光流的方法广泛应用于运动图像的配准。
光流方法可以通过分析图像中物体的运动轨迹，从而获取到图像间的变换关系。
此外，基于深度学习的图像配准方法也逐渐成为研究的热点。
这些方法利用深度神经网络对图像进行特征提取和匹配，能够在处理复杂图像时取得较好的配准效果。
另一种优化方法是基于多模态图像配准。
在某些应用场景下，只有单一模态的图像信息无法准确地进行配准，因此需要融合多模态信息。
医学图像处理中的图像配准方法
医学图像处理中的图像配准方法医学图像处理是医学影像科学中的一个重要领域，它利用计算机技术对医学图像进行处理和分析，用于疾病的诊断、治疗和监测。
而图像配准作为医学图像处理中的关键环节，被广泛应用于多种医学领域，如影像对比增强、图像叠加、图像融合等。
本文将介绍医学图像处理中常用的图像配准方法。
图像配准是指将不同影像中对应的特征点或特征区域进行匹配的过程，以实现不同图像之间的对齐或重叠。
在医学图像处理中，图像配准有助于医生更准确、全面地理解病变、解剖结构和功能区域。
以下是几种常用的图像配准方法：1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准方法。
它通过检测和匹配图像中的特征点，如角点、边缘点、斑点等，实现图像的对齐。
该方法的优势在于对于图像的亮度、尺度、旋转和投影变换等具有一定的鲁棒性。
例如，在CT和MRI图像配准中，可以利用特征点匹配法检测头部或骨骼结构的明显特征点，实现图像配准。
2. 相位相关法相位相关法是一种基于图像的频域分析的图像配准方法。
它利用傅里叶变换将图像从空域转换到频域，通过计算图像的互相关函数，寻找最大互相关值对应的位移量，从而实现图像的对齐。
这种方法通常用于医学图像的精确对准，如放射治疗中的CT图像与MRI图像的配准。
3. 互信息法互信息法是一种基于信息论的图像配准方法。
它通过计算图像之间的互信息量，来评估图像的相似度和位移。
互信息越大，说明两幅图像的相似度越高，反之亦然。
互信息法可以用于多模态图像配准，比如将CT图像与PET图像进行配准以实现精确的病变定位。
4. 弹性配准法弹性配准法是一种基于物理模型的图像配准方法。
它通过建立弹性变形模型，将图像的形状进行变换，实现图像的对准。
这种方法适用于需要进行大范围形变的图像配准，如脑部图像配准，可以通过建立弹性模型，将功能区域对齐。
5. 局部插值法局部插值法是一种基于插值算法的图像配准方法。
它通过将图像进行网格化，对网格点进行插值处理，实现图像的变形和对齐。
基于深度学习的图像特征提取与匹配
基于深度学习的图像特征提取与匹配图像特征提取与匹配是计算机视觉中的一个重要任务。
它涉及到从图像中提取有意义的特征，并将这些特征用于识别、分类、定位或检索等应用中。
而深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像特征提取与匹配中取得了卓越的成果。
本文将介绍基于深度学习的图像特征提取与匹配的方法和应用。
首先，我们需要了解什么是图像特征。
图像特征是指图像中具有某种特异性或统计信息的局部区域或全局描述。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等，这些特征能够反映图像的内容和结构。
传统的图像特征提取方法主要基于手工设计的算法，例如SIFT、SURF和HOG等。
这些方法需要依赖于人工选择和设计的特征提取策略，效果和鲁棒性受限。
而深度学习方法通过自动学习特征表示的方式，克服了传统方法的局限性。
深度学习方法在图像特征提取中的核心是卷积神经网络（CNN）。
CNN通过多层卷积和池化操作，逐渐提取出图像中的高层次、抽象的特征表示。
这些特征表示不仅具有好的区分性能，还能保持一定的尺度和形变不变性。
在图像特征提取中，一个常见的方法是使用预训练的CNN模型获取特征表示。
预训练的CNN模型在大规模图像数据上进行训练，学习到了一组通用的图像特征。
我们可以通过将图像输入到该模型中，提取出图像的高级语义特征。
常用的预训练模型包括VGGNet、ResNet和Inception等。
另一种方法是端到端的训练整个网络，用于从图像中直接学习特定任务的特征表示。
这种方法不依赖于预训练模型，可以更好地适应特定的任务需求。
例如，在人脸识别任务中，可以通过训练一个人脸验证网络，将同一人的图像嵌入到一个低维特征空间中，从而实现人脸的比对和识别。
除了特征提取，图像特征匹配也是图像处理中的一个重要任务。
图像特征匹配用于将两幅或多幅图像中的相似特征进行匹配，从而实现图像的对齐、配准、拼接等应用。
传统的图像特征匹配方法主要基于手工设计的匹配算法，效果受限。
而基于深度学习的图像特征匹配方法，通过学习图像特征的相似性度量，能够得到更准确和鲁棒的匹配结果。
基于特征的图像配准流程
English Answer:The process of feature-based image registration typically involves the following steps:1.Feature Detection: This step involves identifying keypoints or interest points in both thereference image and the target image. These are typically regions with high contrast or significant changes in intensity, color, or texture.2.Feature Extraction: Once the keypoints are detected, their corresponding descriptors orsignatures are computed. These descriptors provide a numerical representation of the local area around each keypoint, capturing its appearance and characteristics.3.Feature Matching: The extracted descriptors from both images are then compared to findcorresponding matches. This is done using a matching algorithm, such as the nearest neighbor approach or the FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) algorithm.4.Geometric Transformation Estimation: Based on the matched features, a geometrictransformation is estimated that best aligns the target image with the reference image. This transformation can be a simple translation, rotation, or a more complex affine or non-linear transformation.5.Image Warping: The estimated geometric transformation is then applied to the target imageto warp it into alignment with the reference image. This involves interpolating pixel values to obtain the transformed image.6.Image Resampling and Blending: Finally, the warped target image is resampled to match thedimensions of the reference image and blended with it to produce the final registered image.Chinese Answer:基于特征的图像配准流程通常包括以下步骤：1.特征检测：此步骤涉及在参考图像和目标图像中识别关键点或兴趣点。
基于形状匹配的快速图像配准
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第 ４ 卷 第 ４期 ｌ ２０ ０ ８年 ４月
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基 于 形 状 匹配 的快 速 图像 配 准
中图分类号 ： ３ ９ Ｒ １ 文献标志码 ：Ａ 文章编号 ：０ ９ —１ ７（ ０ ８）０ —４ ３０ ４ ３２ ２ ０ ３ ４０ ３ —６
Ｆａ ｔ ｍ ａ ｅＲｅ ｉｔ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ａ ｅＭ ａ ｃ ｉ ｇ ｓ Ｉ ｇ ｇ ｓｒ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｈ ｐ ｔ ｈ ｎ
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基于稀疏表示的序列图像配准算法研究的开题报告
基于稀疏表示的序列图像配准算法研究的开题报告一、研究背景及研究意义图像配准是计算机图像处理中非常重要的一项任务，它主要是将输入的多幅图像进行变换和对齐，使它们在相同的坐标系下进行比较和分析。
在医学图像处理、遥感图像处理、机器人视觉等领域中，图像配准都是必不可少的操作。
目前，基于特征的配准算法是非常常用的一种方法，例如SIFT、SURF、ORB、FAST等特征点检测算法。
然而，这些方法在图像存在遮挡、姿态变化、光照变化等情况时，会导致特征点的检测和匹配失败。
另外，这些方法也存在一些缺点，例如运行速度较慢、鲁棒性差等问题。
随着稀疏表示技术的发展，它在图像处理中也越来越受到关注。
稀疏表示的基本思想是将图像表示为一组稀疏系数和一组基向量的线性组合，同时对于大部分图像，只需要用少量的基向量就可以得到较好的表示效果。
因此，稀疏表示可以用于降维、压缩图像、去噪以及图像配准等任务。
本研究将基于稀疏表示的方法进行序列图像配准，将多幅图像进行变换和对齐，提高配准是算法的鲁棒性和抗噪声性能，为实际应用提供更加准确可靠的算法。
二、研究内容及方案1. 稀疏表示算法的原理及相关技术的学习稀疏表示算法作为本研究的核心，需要全面深入学习和理解其原理和相关技术，例如稀疏字典学习、OMP、lasso等算法。
2. 序列图像的特征提取和特征匹配算法的研究将序列图像作为输入，需要先进行特征提取和特征匹配，以便后续进行基于稀疏表示的图像配准。
3. 基于稀疏表示的序列图像配准算法设计和实现根据序列图像的特点以及稀疏表示算法的特点，设计及实现基于稀疏表示的序列图像配准算法。
4. 实验与结果分析通过实验对比基于稀疏表示的算法与传统基于特征的图像配准算法的效果，并对实验结果进行分析，验证算法的效果和优势。
三、预期成果本研究的预期成果包括：1. 理论分析：对稀疏表示算法在序列图像配准中的应用进行深入研究，发掘其潜力，对算法进行改进和完善。
2. 算法实现：基于理论分析和实验结果，设计和实现基于稀疏表示的序列图像配准算法，提高算法的鲁棒性和抗噪声性能。
高精度遥感图像配准技术的最新研究进展
高精度遥感图像配准技术的最新研究进展遥感技术的发展，为我们获取和分析地球表面信息提供了有力手段。
然而，在进行遥感图像分析时，不可避免地会遇到图像配准的问题。
图像配准指的是将不同时间、不同分辨率或不同传感器获取的图像进行准确地对准，以便进行后续的分析和应用。
高精度遥感图像配准技术的研究一直是遥感图像处理领域的热点之一，本文将介绍一些最新的研究进展。
一、基于特征点的遥感图像配准技术特征点是图像中具有显著变化的地物的表示，广泛应用于遥感图像配准中。
传统的特征点匹配算法主要基于SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）等算法，通过检测图像中的关键点，并计算其描述子，实现图像的准确配准。
然而，这些算法对于大规模遥感图像的配准仍存在一定的局限性。
最新的研究中，研究人员提出了一种基于深度学习的特征点匹配方法，通过使用卷积神经网络（CNN），自动学习图像中的特征，并进行特征点匹配，从而提高了配准的准确性和鲁棒性。
二、基于边缘信息的遥感图像配准技术边缘是图像中物体边界的表示，在遥感图像中起着重要的作用。
传统的边缘检测算法在配准过程中应用较多，如Canny边缘检测算法。
然而，遥感图像中常常存在噪声和弱边缘等问题，使得传统的边缘检测算法的准确性和鲁棒性受到限制。
最新的研究表明，借鉴马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）等图像分割算法的思想，可以提高遥感图像的边缘检测和配准效果。
这些方法通过建立能量模型，将边缘提取和图像配准过程进行联合优化，获得了更好的配准效果。
三、基于光学流的遥感图像配准技术光学流是图像中像素点在连续帧之间的运动轨迹，广泛应用于遥感图像配准中。
传统的光流计算方法主要基于Lucas-Kanade光学流算法，并通过计算两幅图像之间的像素位移来实现图像的配准。
然而，由于遥感图像中常常包含大量的几何变换，传统的光流方法对于这种非刚性变换的配准效果有限。
最新的研究中，研究人员提出了一种基于卷积神经网络的光流估计方法，通过学习图像间的空间变换模型，实现了更好的配准效果。
如何进行高效的图像匹配和图像配准
如何进行高效的图像匹配和图像配准图像匹配和图像配准是计算机视觉领域中的重要问题，涉及到图像识别、目标跟踪、三维重建等许多应用。
本文将介绍如何进行高效的图像匹配和图像配准。
首先，我们来谈谈图像匹配。
图像匹配是指通过计算机算法，在一个或多个图像中找到相似或相同的图像区域。
这种匹配可以用于目标检测、图像检索、图像拼接等方面。
常见的图像匹配算法有特征点匹配、模板匹配、局部特征描述子匹配等。
特征点匹配是一种常用且效果较好的图像匹配方法。
它通过在图像中提取出关键的特征点，然后通过计算特征点之间的距离和相似度来进行匹配。
在进行特征点匹配时，常用的特征点描述子有SIFT、SURF、ORB等。
这些描述子可以提取出图像中的关键特征，并具有旋转、尺度、光照等不变性，适用于不同场景和条件下的图像匹配。
另一种常见的图像匹配方法是模板匹配。
模板匹配是通过将一个已知的模板图像与待匹配图像进行比较，找到最相似的区域来进行匹配。
模板匹配的关键是定义相似度度量，常用的包括相关系数、欧氏距离、相交比例等。
局部特征描述子匹配是一种近年来兴起的图像匹配方法，它通过在图像中提取出局部特征点，并为每个特征点生成一个描述子。
这些描述子可以用于建立局部特征点之间的相互关系，从而进行匹配。
常用的局部特征描述子有SIFT、SURF、ORB等。
局部特征描述子匹配方法在大规模图像数据库的检索中具有出色的性能。
而图像配准是指将不同视角、尺度、光照条件下的图像对齐，使其具有一致的空间参考。
图像配准常用于图像融合、图像拼接、地图制作等方面。
常见的图像配准方法包括基于特征点的配准、基于区域的配准等。
基于特征点的配准方法是一种常用且效果较好的图像配准方法。
它通过在两幅图像中提取出特征点，并计算这些特征点之间的相似性进行配准。
在进行特征点配准时，常用的算法有最小二乘法、RANSAC 等。
这些算法可以剔除错误的匹配并提高配准的准确性。
基于区域的配准方法是一种将图像分为小区域，并将每个区域进行匹配的方法。
基于深度学习的图像匹配算法设计和应用
基于深度学习的图像匹配算法设计和应用一、引言随着大数据时代的到来，图像处理、图像识别等领域呈现出前所未有的发展势头。
在一些需要大量图像数据处理的场景下，人工智能的出现油然而生。
基于深度学习的图像匹配算法应运而生，在图像处理、识别等领域得到了广泛的应用，为解决诸多实际问题提供了有力的技术支持。
二、深度学习图像匹配算法基础1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）是当前最为流行的深度学习算法之一。
CNN模型通过学习卷积核的权重参数，实现从原始图像输入到输出特征的映射。
在计算机视觉领域，CNN模型广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。
2.卷积神经网络的优化方法卷积神经网络（CNN）模型的训练过程需要反向传播算法将误差逐层反馈。
在反向传播中，常用的优化算法包括梯度下降算法、AdaGrad算法、Adam算法等。
三、基于深度学习的图像匹配算法原理基于深度学习的图像匹配算法，主要利用卷积神经网络在图像处理中的优良性能，通过学习图像特征的方法，实现图像匹配，即对一幅图像的某个部分在另一幅图像中的搜索。
其原理如下：1.特征提取在对图像进行匹配前，首先需利用卷积神经网络提取图像的特征。
该过程通过卷积层、池化层和全连接层的组合，实现对图像特征的提取。
2.图像描述在图像特征提取完成后，对图像进行描述，一般使用一些手工设计的或利用深度学习技术提取的特征来描述。
在匹配过程中，对不同描述方法的选择可以影响匹配算法的性能。
3.相似性度量在图像描述完成后，需要使用某种相似性度量方法，计算图像之间的相似度。
相似度的计算通常采用欧氏距离、余弦相似度等方法。
4.最大响应区域的搜索匹配算法将在第一幅图像中找到目标物体，然后在另一幅图像中搜索出最大响应区域，这一过程可以采用滑动窗口方法或快速R-CNN算法。
四、基于深度学习的图像匹配算法应用场景1.智能家居基于深度学习的图像匹配算法在智能家居中应用较为广泛。
该算法通过识别物品，智能家居系统可以自动打开/关闭室内灯光、空调、音响等。
基于深度学习的图像配准算法研究
基于深度学习的图像配准算法研究随着科技的不断发展，图像处理技术越来越成熟。
人们想要通过图像处理技术实现更多的功能，比如图像识别、图像重建、病理分析等等。
在这些场景中，图像配准是一个非常重要的环节。
它可以将不同来源、不同时间、不同角度的图像进行对齐，帮助人们更好地处理图像。
本文将介绍一种基于深度学习的图像配准算法。
一、图像配准的概念图像配准指的是将两张或多张图像重叠在一起，使得它们在形状、大小、方位上达到最佳匹配。
图像配准的应用非常广泛，比如医学图像中的胸透、CT、MRI 等，军事图像中的雷达、卫星图像等，工业图像中的三维重构、机器视觉等。
二、基于深度学习的图像配准算法的原理传统的图像配准算法是基于特征匹配的。
它们通过提取图像中的特征点（如Harris点、SIFT点、SURF点等），然后匹配这些特征点的位置和描述符，来计算两张图像之间的变换参数。
但传统的特征匹配算法可能出现误匹配、缺失匹配等问题，导致配准结果并不理想。
近年来，随着深度学习的发展，深度学习已经被广泛应用于计算机视觉领域。
深度学习的优势在于，它可以学习到图像中的重要特征，从而更好地进行图像配准。
基于深度学习的图像配准算法是通过深度神经网络来实现的。
该算法主要包括两个步骤：训练和测试。
在训练阶段，首先将两张需要配准的图像输入到深度神经网络中，然后通过网络学习两张图像之间的空间变换关系。
这个过程可以理解为“图片到图片”的映射过程。
训练过程中，网络会不断地调整自己的权重，使得生成的变换参数与真实的变换参数之间的误差最小。
在测试阶段，将需要进行配准的两张图像输入到训练好的深度神经网络中进行计算。
网络会输出两张图像之间的空间变换关系，最终将两张图像配准到一起。
这个过程就是“图片到参数到图片”的映射过程。
三、基于深度学习的图像配准算法的优缺点与传统的特征匹配算法相比，基于深度学习的图像配准算法具有以下优缺点。
优点：1. 可以自动提取图像中的最重要的特征点。
计算机视觉中的图像配准与对齐技术
计算机视觉中的图像配准与对齐技术图像配准与对齐技术在计算机视觉领域中扮演着重要的角色。
它是一种用于对不同位置、尺度和角度拍摄的图像进行准确匹配的方法。
通过图像配准与对齐技术，我们可以将来自不同视角或时间的图像对齐，从而实现更精确的图像分析和处理。
本文将介绍图像配准与对齐技术的基本原理、应用领域和发展趋势。
图像配准与对齐技术通过寻找两幅或多幅图像之间的相似性特征来实现。
它首先对图像中的特征进行提取，通常采用的特征包括边缘、角点、兴趣点等。
然后，通过计算特征之间的相似度，利用数学模型来估计图像间的变换关系，进而实现图像的准确对齐。
常用的图像配准与对齐方法包括基于特征的方法、基于区域的方法、基于光流的方法等。
图像配准与对齐技术在许多领域中都有广泛的应用。
在医学影像领域，图像配准与对齐可以用于诊断和治疗过程中的图像对比和分析。
它可以将不同时间段拍摄的患者照片对齐，追踪肿瘤的扩散和治疗效果的变化。
在卫星影像领域，图像配准与对齐可以用于地图制作、土地利用监测和资源管理等方面。
通过将不同卫星传感器获取的图像对齐，我们可以生成高分辨率的地图和监测环境变化。
此外，图像配准与对齐技术还在虚拟现实、增强现实和机器人导航等领域发挥着重要作用。
随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，图像配准与对齐技术也在不断进步。
目前，深度学习技术已经被应用于图像配准与对齐中。
深度学习可以利用大量的标注数据来训练神经网络模型，从而实现更准确的特征提取和图像匹配。
此外，多模态图像配准与对齐也是当前的研究热点。
多模态图像配准与对齐是将来自不同传感器或不同模态的图像进行对齐，如将CT和MRI图像进行对齐，可以实现更全面和准确的图像分析和诊断。
尽管图像配准与对齐技术已经取得了重要的进展，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。
首先，对于复杂场景和大规模图像库的处理仍然具有挑战性。
其次，图像配准与对齐时需要考虑到图像中的变形、旋转、尺度变换等不确定因素，这也增加了算法的复杂度和运算量。
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第21卷第2期2009年2月计算机辅助设计与图形学学报JO U RN A L O F COM PU T ER AID ED D ESIG N &COM P U T ER G RA PH ICS Vo l.21,N o.2Feb.,2009收稿日期:2008-04-19;修回日期:2008-07-07.基金项目:香港特区政府研究资助局研究项目(CU HK 4185 00E );香港中文大学研究基金(2050345).白小晶,女,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像处理、模式识别、数值分析与算法.陈允杰,男,1980年生,博士,讲师,主要研究方向为图像处理、模式识别、数值分析与算法.张洁玉,女,1980年生,博士研究生,主要研究方向为图像处理、模式识别.孙怀江,男,1968年生,博士,教授,博士生导师,CCF 高级会员,主要研究方向为图像处理、模式识别.王平安,男,1961年生,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为交互式科学计算可视化、三维医学图像、虚拟现实.夏德深,男,1941年生,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为图像处理、卫星遥感、模式识别.基于抽象匹配流的彩色图像配准模型白小晶1) 陈允杰2) 张洁玉1) 孙怀江1) 王平安3) 夏德深1)1)(南京理工大学计算机科学与技术学院 南京 210094)2)(南京信息工程大学数学系 南京 210044)3)(香港中文大学计算机科学与工程学系 香港)(baix j307@)摘要 在抽象匹配流框架下,构造能够克服大色差问题的彩色图像配准模型.该模型中,数据项采用互相关函数作为2幅图像间的相似性度量,以解决大色差问题;正则项采用各向异性扩散滤波器约束图像演化,从而实现在演化过程中对图像特征的有效保持.扩散滤波器中的扩散系数定义为关于彩色结构张量的函数,以使图像演化能够综合各通道信息,解决了各通道所得位移场不一致而引起的色彩混迭问题.实验结果表明,文中模型对具有大色差的彩色图像能够实现有效配准.关键词 彩色图像配准;抽象匹配流;互相关函数;各向异性扩散;彩色结构张量中图法分类号 T P391Color Image Registration Model Based on Abstract Matching FlowBai Xiao jing 1) Chen Yunjie 2) Zhang Jiey u 1) Sun H uaijiang 1) Pheng Ann H eng 3) Xia Deshen 1)1)(Sc hool of Comp uter S cie nce &T ec hnology ,N anj ing Univ ersity of S cience and T ech nology ,N anj ing 210094)2)(Dep artment of M athematic s,N anj ing Unive rsity of I nf ormation S cie nce and Te chnolog y ,N anj ing 210044)3)(Dep artment of Comp ute r Sc ienc e &E ngineer ing ,T he Chine se Univ ersity of H ong K ong ,H ong K on g )Abstract A colo r image registration m odel w ithin the fr am ew or k of abstract matching flow is pro posed to deal w ith the pr oblem of serio us co lor difference betw een reg istered images.T he m odel is com po sed of a data term and a reg ular ization term.The data ter m employs the cross cor relation as the similarity measur em ent betw een tw o images,in order to cope w ith the lar ge color difference pr oblem.The reg ularization term into which an anisotropic flow driven diffusion is introduced,aim s at preserv ing image features during the im age ev olution.T he diffusion structure tensor in the diffusion coefficient function is a vector valued str ucture tensor,w hich integrates the intensity and structure inform ation of each channel,as w ell as the co rrelation am ong channels.Ex perimental results validate the proposed mo del,especially for im ag es o f large color difference.Key words color imag e registr ation;abstr act m atching flow ;cr oss corr elation;flow drivenaniso tr opic regularizatio n;color structure tensor 彩色图像配准在机器视觉、医学图像处理等领域具有重要的应用价值,但目前的图像配准方法研究主要集中于灰度图像;彩色图像配准的实现,一般是将灰度图像的配准方法运用到彩色图像的各个通道上,将各通道配准后的结果图所合成的彩色图像作为最终的彩色图像配准结果[1 3].这种方法实质上是将彩色图像各对应通道作为灰度图像进行单独匹配,因而完全忽视了通道间的相关信息[4 5];另外,若使用上述针对灰度图像的匹配方法来实现彩色图像的有效配准,就要求2幅彩色图像各对应通道具有相似的亮度值,即要求2幅彩色图像的颜色差异很小,而实际所得的图像很难满足这一要求.由于上述原因,一般的彩色图像配准方法对色彩差异较大、结构复杂的图像无法正确配准.图像间存在大色彩差异,是彩色图像配准中最常遇见且很难解决的问题.为了克服大色差问题,本文在抽象匹配流框架下,建立了彩色图像的配准模型.该模型能够通过相似度项和正则项来约束图像演化,从而实现对大色彩差异图像的有效地配准.模型的数据项采用互相关相似性度量函数,通过对图像结构而非图像亮度的相似性度量,有效地克服了图像大色差问题对配准过程造成的影响;正则项函数定义为关于彩色结构张量的各向异性扩散滤波器,在综合各通道信息的同时,实现了图像特征在图像演化过程中的有效保持.1 抽象匹配流图像间的色彩差异是影响彩色图像配准效果的主要问题,而色彩差异体现为各对应通道间的亮度差异,因此,彩色图像的大色差问题可归结为灰度图像的大亮度差异问题.由于一般的刚性配准、弹性配准以及基于物理模型的配准等配准方法都基于亮度常量假设[1,3],因而此类方法只对亮度差异不大的图像有效,无法实现大亮度差异图像的有效配准.当前研究非常活跃且已成功地应用于医学实践的多模态图像配准方法是专门针对不同模式 亮度差异很大的图像进行配准的方法.多模态图像配准的诸多方法[6 8]中,H ermosillo等[9]建立了采用偏微分方程方法实现图像配准的抽象匹配流框架,基于抽象匹配流的配准方法是将图像的配准过程抽象为流的演化过程,通过构造针对特定问题的约束项来约束图像按照特定要求进行演化.该方法已通过数学证明保证了解的适定性,医学实践也证明了其有效性.本文在该框架下,针对彩色图像构造适用于彩色图像配准的变分模型,以处理大色差问题.抽象匹配流将2幅图像I1:n 和I2:n的配准过程定义为在感兴趣区域 上寻求作用于待配准图像上每点x处的位移量h(x)!2的过程,该位移场h的求解可以归结为在H ilbert空间H的线性子空间F中寻找最小化能量泛函的问题E(h)=ar g minh!F(J(h)+ R(h)),E:F;其中,用I2(I d+h)表示原待配准图像I2经位移场h调整所得的演化图像,则J(h)为衡量基准图像I1与演化图像I2(I d+h)之间差异程度的相似性度量函数,该项促进待配准图像向着2幅图像间差异越来越小的方向演化;R(h)作为正则项,用于防止演化过于剧烈,保证演化的光滑性,其作用力大小由正则系数 调节.给定初始值h0!H,采用梯度下降法来求解能量泛函E(h),可将以上能量最小化问题转化为初始值问题d hd t=-(H J(h)+ H R(h))h(0)(∀)=h0(∀)(1)在以上抽象匹配流的变分表达式中,数据项J(h)促进图像朝着提高相似度的方向演化;正则化项R(h)约束演化过程光滑进行.以上函数可以看作关于时间t的可微函数,其渐进t#时的解h(t)(t#)即为配准所要求解的位移场.在该框架下,模型的建立与扩展归结为针对特定问题构造相应的相似度函数和正则化函数的问题.2 互相关函数图像配准的目标是要使配准后的图像与基准图像之间达到某种意义下的最为相似,衡量这种相似性的准则函数称为相似度函数.在抽象匹配流框架下的图像配准过程中,相似度函数促进待配准图像朝着2幅图像间差异越来越小的方向演化.抽象匹配流框架是针对多模态图像提出的,该方法区别于一般图像配准方法的关键在于其引入了统计及信息论知识作为相似性度量函数,以考察图像对应单元间的结构相关性而非亮度相似性,因而对于亮度差异较大的图像,它仍能取得很好的配准效果.相似度函数的定义是多模态图像配准的核心,诸多形式中,基于统计理论和基于信息理论的定义最为流行[6,10 12],各种定义形式都有其特点及适用对象.由于用基于信息理论的互信息来定义的相似度函数能够较好地度量图像对应区域的相关程度,因而其在多模态医学图像配准中比较流行;但由于互信息易陷入局部极小值,特别是基于互信息的配230计算机辅助设计与图形学学报 2009年准方法复杂性很高,因而极大地阻碍了其实际应用.本文采用的相似度函数是基于统计理论的互相关函数,由于其计算简单,且能够保证解的全局性,因而已作为一种鲁棒的比较函数而被广泛应用于图像配准中[11].统计相似度准则的基本思想是将2种模式下的图像亮度值作为2个随机过程的样本,2种模态之间通过2幅图像间的联合概率密度函数来联系.互相关函数由其样本的均值和方差来定义J CC(h)=-v1,2(h)2v1v2(h)!1=∃i1p(i1)d i1v1=∃i21p(i1)d i1-!21v1,2(h)=∃i1i2p(i,h)d i-!1!2(h)(2)其中,i=(i1,i2),表示基准图像i1=I1(x)和配准后图像i2=I2(x+h(x))上相应点x处的亮度值所组成的向量;J CC(h)表示互相关定义下的相似度函数,对应变分表达式(1),图像演化过程需计算相似度项的梯度值H J CC(h)(x)=L CC(I n(x),h)I2(x)+h(x))(3)其中,L CC(i,h)=12ECC(i,h),E CC(i,h)=-1v1v2(h)(2v1,2(h)i2(i1-!1)+J CC(h)v1i2(i2-2!2(h))).基于互相关的相似性度量函数,通过统计量来考察图像对应点处的结构相关性而非亮度相似性,有效地评判了图像空间位置的相似性,实现了对大亮度差图像的相似性评价,从而避免了图像间的大色差问题对配准过程造成的影响.3 各向异性扩散正则项图像的配准过程即待配准图像在作用力驱动下向基准图像演化的过程,数据项促进待配准图像朝着2幅图像间差异越来越小的方向演化,但该作用可能导致图像演化过于剧烈.另外,该项无法针对不同结构自动调节作用力大小,从而会因无法在图像边缘与拐角处停止扩散而导致图像特征的严重丢失.为了使图像能够根据其局部几何特征实现自适应演化,需要设计具有自适应性的正则项.扩散滤波方法能够根据图像的局部结构特征自动调节扩散系数,从而实现图像的自适应演化.本文采用扩散滤波器作为图像配准的正则项,以实现图像演化的自适应调节,达到防止图像剧烈演化和保证演化过程有效保持图像特征的目的.扩散滤波具有多种形式[13],考虑到配准所用图像往往存在结构复杂、位移情况不明确,且彩色图像存在各通道间相互影响等问题,为了尽可能适应图像结构的复杂性,利用彩色图像各通道间的相关性,本文采用具有作用力自动调节能力的各向异性扩散滤波器作为模型的正则项.位移场h的扩散方程及其Euler Lagrange方程表达式为R(h)= ∃ h T D(I)h d x(4) R H(h)= t h= div(g(D(I))h),i=1,2(5)其中,D(I)是关于图像I的结构张量,能够反映图像的局部结构特征;g为通过作用于该张量来控制局部扩散量的函数.针对彩色图像,由于各通道间的相关性包含有重要的空间、亮度等关联信息,因而需要设计一个关于三通道的正则化函数,该函数结合各通道的信息来得到综合的图像几何特征,从而影响图像演化. Dizenzo提出的向量值结构张量能够综合各通道信息,反映图像综合的结构特征[4 5],为向量值图像的自适应演化提供了依据.本文针对三通道的彩色图像,定义正则项为关于彩色结构张量的扩散函数.三通道的彩色图像I=(R,G,B)对应的彩色结构张量为G=R2x+G2x+B2x R x R y+G x G y+B x B yR x R y+G x G y+B x B y R2y+G2y+B2y=g11g12g21g22,g12=g21(6)彩色结构张量对应的特征值∀+ -和特征向量#+ -计算公式为!+ -=g11+g22%2(!+>!-)#+ -2g12g22-g11%(7)其中=(g11-g22)2+4g212.结构张量的特征值和特征向量反映了图像的局部几何结构,因而可以通过定义关于特征值和特征向量的函数来实现图像根据其结构特征进行的自适应演化,即实现各向异性扩散.因此,彩色图像配准正则项的构造问题就归结为定义关于彩色结构张量D(I)=G的扩散函数g的问题.本文采用对图像的边缘和拐角等图像特征具有很好保持能力的扩散函数定义形式[14]:用#+,#-和!+,!-(!+>!-)分别2312期白小晶等:基于抽象匹配流的彩色图像配准模型表示图像上每点处结构张量的特征向量及其特征值,#&+,#&-和∀+,∀-(∀+>∀-)表示新定义扩散张量的特征向量及其特征值;令结构张量的特征向量与原特征向量保持一致,即(#+,#-)=(#&+,#&-),结构张量的特征值定义为关于原特征值(式(7))的函数∀+=∃, if!+=01-ex p-%1!4+, otherw ise,∀-=∃, if!+=!-∃+(1-∃)ex p-%2(!+-!-)2,o therw ise;其中,0<∃<1,%1,%2>0.以上定义的特征值使得图像在!+0及!+=!-所在的同质区域进行同质扩散,即∀+=∃,∀-=∃;在!+值很大的图像边缘处,垂直于边缘的#&-方向的扩散量取很小的值∀+=1-ex p -%1!41,从而抑制了垂直于边缘的扩散.为了增强图像结构的一致性,定义一致性方向#&-上的扩散量随(!+-!-)的增大而增大.以上定义通过控制特征值实现了图像的各向异性扩散和一致性增强,根据所定义的特征值和特征向量,可计算出新的结构张量的各分量值J11=0.5∋(∀1+∀2)+(∀1-∀2)g11-g22(g11-g22)2+4g212+%,J22=0.5∋(∀1+∀2)-(∀1-∀2)g11-g22(g11-g22)2+4g212+%,J12=J21=(∀1-∀2)g12(g11-g22)2+4g212+%;从而得到扩散函数g(D(I))=J11J12J21J22;则以该扩散函数为系数的扩散方程对应的Euler Lag rang e表达式为t h= div(g(D(I))h)= div J11J12J21J22h(8)正则项实现了对图像数据项的正则化,约束图像光滑演化.本文正则项采用各向异性扩散滤波器,扩散系数定义为关于彩色结构张量的函数以综合图像各通道信息,新定义的扩散函数具有良好的图像特征保持能力.4 彩色图像配准模型及其数值实现彩色图像配准变分模型由互相关相似项和各向异性扩散项耦合而成.将以上构造的数据项(式(2))和正则项(式(4))代入变分配准模型(式(1)),得到配准表达式为E(h)=J CC(h)+ R(h)= -v1,2(h)2v1v2(h)+ ∃ (h)T D(I)h d x.采用梯度下降法求解能量函数E(h),将各项梯度(式(3)和式(8))代入能量函数对应的初始值问题表达式(1)中,可得d hd t=-(H J(h)+ H R(h))=L C C(I h(x),h)I2(x+h(x))+ divJ11J12J21J22h. 该扩散方程解的适定性证明类似于文献[15]中一般扩散方程解的适定性证明.在图像处理中,变分算法一般采用迭代方法来实现,本文的彩色图像配准变分模型总的位移场迭代表达式为h k+1=h k+ t h k d t, on ∋(0,#)h0=h(t=0), onT k h k,n=0, on&∋(0,#)(9)其中,d t为迭代步长, ∀,∀表示内积运算,&是位移场h k的边界,n是&的法向量;条件 T k h k,n= 0为Neumann边界条件,表示扩散在边缘处停止.迭代的关键是位移场变化量的计算,能量函数对应的Euler Lagrange方程式(1)的迭代计算式为 t h k=-(H J k CC(h)+ H R k(h)).则位移场变化量由数据项和正则项的梯度计算得到,数据项和正则项的梯度式(3)和(5)对应的迭代表达式分别为H J k CC(h)=-1v1v k2(h)(2v k1,2(h)i k2(i1-!1)+ J k CC(h)v1i k2(i k2-2!k2(h)))I2(x+h k(x))(10)H R k(h)= div(g(D(I2(x+h k(x)))h k)(11)式(10),(11)中,i k2=I2(x+h k(x))表示经过第k次配准校正后的图像;!k2(h)和v k2(h)分别表示i k2对应的均值和方差,v k1,2(h)表示(i1,i k2)的协方差.根据模型的迭代表达式,每次迭代可通过分别计算相似度函数项和正则项,然后对其结果进行耦合得到,具体的迭代过程如下:已知第k步配准后的图像I2(x+ h k(x)),将该图像作为第k+1次迭代的待配准图像,分别按照式(10),(11)计算出数据项的梯度值H J k CC和正则项的梯度值H R k(h);由梯度值计算第k+1次迭代的位移场h k+1(x),并由该位移场校正图像I2(x+h k(x)),得到新的配准后图像I2(x+232计算机辅助设计与图形学学报 2009年h k+1(x));若I2(x+h k+1(x))与I1(x)之差已达阈值,则I2(x+h k+1(x))即为最终的配准结果,否则继续迭代.本文模型能够克服图像的大色差问题,并能够对图像特征实现有效保持,这些性能都是通过加入各项约束实现的,因而会增加算法复杂度.分析本文模型可知,互相关相似性度量函数计算简单,复杂度仅由数据规模决定,因而该项复杂度为O(M)(M表示图像像素点数).本文模型的复杂度主要在于正则项,每步迭代要计算原彩色结构张量及新构造的结构张量,其复杂度为O(M32).因此,本文模型总的计算复杂度为O(k∋M32),k为迭代次数.5 实验及结果分析为了验证本文模型对彩色图像进行配准的有效性,我们在P(3.0GH z CPU,1GH z内存平台下的M atlab7.1环境中,选用了2组真实场景下的实物图以及虚拟人项目中的真实人脑图进行配准实验.为了说明采用灰度图像配准方法来实现彩色图像配准的一般方法对大色差图像不能准确配准,我们将其结果与本文模型的结果进行比较.)一般方法∗选用基于光流场的配准方法来实现各对应通道的配准,基于光流场模型的图像配准方法是采用偏微分方程实现非刚性配准的典型方法.本文模型强调对各通道信息的综合以及对图像特征的有效保持能力,体现为能够避免各通道所得位移场不一致引起的色彩混迭现象,以及能够得到在图像的边缘和拐角处停止扩散的光滑位移场.以下对实验结果的比较分析主要从以上两方面进行讨论.每组实验都给出了本文模型的配准结果,以及采用)一般方法∗所得的各通道配准结果的彩色合成图.另外,为了更清晰地反映配准过程对应的位移场,每组实验均给出了位移场对应的矢量图和伪彩色图.对于彩色图像配准效果的评价,本文采用互信息量来衡量各对应通道的相关性,从而反映配准结果的精确性.2幅图像A和B间的互信息定义为I(A,B)=H(A)+H(B)-H(A,B).其中,H(A)和H(B)分别对应图像A和B的熵, H(A,B)为2幅图像的联合熵[6].各组实验对应的互信息量值如表1所示.表1 各组实验中的结果图与基准图对应通道间的互信息量实验实验图红色通道绿色通道蓝色通道各通道总和基准图&待配准图像1.08591.08481.08293.2536第一组(花朵图像)基准图&一般方法结果1.27811.27991.27333.8313基准图&本文方法结果1.28331.28421.28113.8486基准图&待配准图像1.08291.08171.06483.2294第二组(碑角图像)基准图&一般方法结果1.16421.18061.13583.4806基准图&本文方法结果1.24081.23151.20943.6817基准图&待配准图像1.16701.16811.16793.5030第三组(大脑图像)基准图&一般方法结果1.26941.25641.25453.7803基准图&本文方法结果1.31241.29601.28693.89531)真实场景下的实物图像配准真实场景下的实体图像配准研究在机器视觉等领域具有重要的现实意义.以下2组实验分别对真实场景中的实物图像进行配准实验,配准结果如图1,2所示.第一组实物图是以不同的视角、在不同的亮度下采集得到的花朵图像.从图1a,1b可以看到,2幅图像间存在明显的色差和位移,从如图1c,1d可以看到,2种方法虽然都能取得总体位置的较准确映射,但本文方法具有以下两方面的突出优点:a.由于数据项采用了相似度函数,因而能够较好地保持图像色彩,且有效避免各通道间的色彩混迭,如图中绿框框出的花蕊处,本文模型能够保持原色彩,而一般方法会引起色彩变化;b.由于正则项采用了各向异性扩散函数,本文方法具有更好的特征保持能力,表现为本文方法对图中框出部位的花蕊、花瓣边缘及叶茎脉络等特征能够较好保持,而一般方法会导致这些结构的严重模糊.图1e所示位移场的矢量图表明,2332期白小晶等:基于抽象匹配流的彩色图像配准模型本文模型能够准确定位位移发生的位置及方向,扩散能够在边缘处停止;图1f所示伪彩色图表明位移场总体变化光滑而不剧烈.图1g所示一般方法所得位移场矢量及其伪彩色图表明,该方法所得位移场十分杂乱,且会产生强烈的位移变化.因而,本文方法能够得到位置准确、变化光滑的位移场.表1中的互信息量值表明本文方法的配准精确性远高于一般方法,进一步说明了本文方法的配准有效性.图1真实场景下的花朵图像配准图2 真实场景下的碑角图像配准第二组实物图为不同视角和亮度下采集得到的碑角图.本组实验的图2a,2b之间存在比第一组实验更大的色彩和位移差异.从图2c,2d可以看到,本文模型能够有效地克服大色差问题,从而较好地保持图像本身的色彩.本文模型的特征保持能力在实验中得到更充分的体现,如图像左上角的文字,一般方法丢失了该信息,而本文模型保持了该信息且对其实现了较准确配准;另外,本文方法也能够较好地保持碑的边缘和拐角等特征.图2e清晰地反映了本文模型的特征保持能力.图2g表明扩散不能在边缘处停止,故导致图像特征的丢失.对照2种方法的位移场伪彩色图2f,2h可以看到,本文模型所得位移场十分光滑,而一般方法下的位移场有剧烈变化,说明了一般方法不能得到准确的配准结果.表1中的互信息量值进一步说明本文方法能够实现大色差图像的有效配准.234计算机辅助设计与图形学学报 2009年2)真实人脑图像的配准图像配准是虚拟人项目中进行三维重建和数据合成的关键步骤,但由于图像采集过程会受到光照、移位等影响,导致不同层的图像往往具有较大的色彩差异和位移差别,为了更好地实现三维重建,就需要实现对图像的准确配准.本组实验对选自中国虚拟人项目中的中国男一号数据的不同层大脑图像进行配准,实验结果如图3所示.图3 经预处理的人脑图像配准图3a,3b 所示为对数据库中的原始图像进行手工去壳处理后的图像.采用本文模型迭代200次后的配准结果如图3c 所示,图3e 表明,本文模型能够准确定位配准过程中发生位移的组织位置及位移方向;其伪彩色图3f 表明本文模型所得位移场光滑而无剧烈变化,因而可以较准确地反映对应组织的位置映射.如图3d 所示,由于各对应通道的亮度差异较大,导致各通道的配准结果差异很大,因而最后的合成图杂乱而无法实用;图3g 及其伪彩色图3h 反映了位移场位置的错杂及位移量的剧烈变化.本文模型的特征保持能力表现得十分突出,如图中框出的脑室等组织结构,本文模型能够很好地保持其细节,但一般方法下的组织会严重模糊,且色彩混迭严重,因而无法辨识.表1中的互信息量值进一步说明了本文方法对复杂的大脑图像能够实现有效配准.本文选用了2组真实场景下的实物图像和一组取自中国虚拟人项目的真实人脑图进行配准.实验结果表明,本文模型能够有效克服大色差问题,准确定位发生位移的位置和方向,较好地保持图像特征,因而是一种有效的彩色图像配准模型,能够应用于工程实践.6 结 论本文针对彩色图像配准中经常遇到的大色差问题,在抽象匹配流框架下,建立了彩色图像配准的变分模型.模型的数据项采用了互相关函数来实现对图像结构的相似性度量,有效克服了大色差问题,同时,保证了解的全局性和计算的有效性.正则项采用了各向异性扩散滤波器,扩散函数定义为关于彩色结构张量的函数,以综合图像各通道的信息,函数定义式充分考虑了对图像特征的保持,因而能够约束图像进行自适应的光滑演化.真实场景图像和大脑图像的配准实验表明,本文模型对彩色图像能够较准确配准,特别对大色差图像能够实现有效配准.参 考 文 献[1]Umeda K,Godin G,Rioux M .Registration of range and color images usin g gradient constraints and ran ge inten sity images [C] Proceedings of th e 17th IEEE International Conference on Pattern Recogn ition ,M in nes ota,2004:12 15[2]Palos G,Betrouni N,Coulanges M ,e t al .M ultimodal matching by maximization of mu tu al inform ation and optical2352期白小晶等:基于抽象匹配流的彩色图像配准模型。