基于MATLAB图像配准方法的相关研究

(x, y)=T{(w, z)}
（1）
张图像在空间上对齐，使得图像上的特征点更容 易达到一对一映射。
从数学角度，图像配准之间的映射关系可以 如下表示，假设用二维矩阵 I1 和 I2 来分别表示源 图像和目标图像，I1(x, y) 和 I2(x, y) 分别表示源图 像和目标图像在点 (x, y) 处的灰度值，那么图像间
这些插值方法都是利用了邻近像素的灰度值，
1 空间变换
计算量小且误差小，因此在配准中得到了广泛的 应用。
图像配准的关键问题是图像之间的空间变换，
确定使图像对准的空间几何变换参数。在数字图 2 图像配准
像处理中，几何变换由两个基本操作组成 ：一是 空间变换，它定义了图像平面上像素的重新安排 ； 二是灰度级插补，它处理空间变换后图像中像素 灰度级的赋值。
Changsha 410114, China）
Abstract: Image registration is the premise of the other image processing applications such as image fusion, hot spots in the current image processing.In information society today, the image registration technology has penetrated into all fields, which is widely used in many fields of remote sensing images, medical images and threedimensional reconstruction ,which plays a decisive role in image analysis and processing. This paper introduce that using MATLAB image processing toolbox ( IPT ) in order to conveniently and quickly complete the registration between images. Firstly, image registration and image registration based on point feature is introduced in detail. Secondly, the two images have been operated by the MATLAB platform. Finally, the method undertakes the relevant analysis and it elaborates the merit of method and the aspects which need to be improved. Keywords: MATLAB；image registration；point feature；matching control points
2.1 图像配准的原理
图像配准就是对在同一视觉系统中，针对不 同条件环境下所获得的图像数据，进行校正相对 位置平移、角度旋转和缩放尺度，达到两张或多
1.1 空间几何变换
假设一幅定义在坐标系 (w, z) 上的图像 f，经
过几何变换 T 后产生了另一幅定义在坐标系 (x, y)
上的图像 g，那么这个变换可以表示为 ：
2.2.1 将图像读入 MATLAB 中 >> I1=imread(‘C:\ shift_left.bmp’);% 读入待
配准图像 I2=imread('C:\ base_img.bmp’);% 读 入 基 准
图像 unregistered =I2;
图 2 待配准图像
图 3 基准图像
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设计与研发
2012 年 11 月 第 11 期
电子测试
ELECTRONIC TEST
Nov. 2012 No.11
基于MATLAB图像配准方法的相关研究
冯 珂， 彭曙蓉， 陈立福， 杨百度文库渝 （长沙理工大学 电气与信息工程学院, 湖南长沙 410114）
摘要：图像配准是图像融合等其他图像处理应用的前提，是目前图像处理中的热点。在信息高度化的今 天，该技术已经渗透到各个方面，被广泛地应用在遥感图像、医学图像、三维重构等诸多领域中，在图像 分析和处理中占有举足轻重的作用。本文主要介绍了利用MATLAB提供的图像处理工具箱(IPT)，来方便 快 捷 地 完 成图像 之间的配 准。文中首先 对 图像 配 准及 基于点特 征 的图像 配 准的 概 念作了比较详 细的介 绍，然后对两幅图像在MATLAB平台进行了配准操作，最后对图像处理的结果进行了相关的分析，阐述了 该方法的可取之处和有待改进之处。 关键词：MATLAB；图像配准；点特征；匹配控制点 中图分类号: TP751.1 文献标识码: A
研究[J].中国医学装备,2011.
与之前的基准图像相比，配准后的图像与基准图 [5] 李弼程,彭天强,彭波,等.智能图像处理技术
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Design & Research
[M].北京:电子工业出版社,2004:4-8. [6] Bentoutou,Y.;Taleb,N.;Kpalma,K.;Ronsin
（2） 该变换可以做到按比例缩放、旋转、平移或 者剪切等，具体取决于 T 元素的取值。
1.2 配准中的灰度级差值
图像经过几何变换后，像素的坐标不会和原 来的采样网络完全重合，这就需要对变换后的图 像进行重采样和插值处理。我们常用的插值方法 有 3 类 [1,4] ：最邻近插值法（nearest）、双线性插值 法 (bilinear)、双三次插值法 (bicubic)。
参考文献
2.2.4 进行图像配准
[1] 冈萨雷斯.数字图像处理[M].3版.北京:电子工
调用 imtransform 函数，重采样 类型选用双
业出版社,2011.
线性插值法 。 [1,5] 定义 g 代表配准后的输出图像， [2] 陈显毅.图像配准技术及其MATLAB编程实
则执行完该函数后，完成图像的几何变换和图像
tform=cp2tform(input_points,base_ points,’linear conformal’);
执行该函数后，cp2tform 将变换类型和变换 参数等信息返回给变量 tform, 以备 imtransform 函 数调用。
作为图像处理的关键环节，根据图像的特点 和对图像的不同的应用目的，图像配准可由多种 方法实现。例如 ENVI，IPT 工具箱等，相比之下， MATLAB 调用函数的配准方法简单易行，且运算 速度较快，在任务量小且配对精度不高的情况下 是一个很好的选择。但是，基于点特征的图像配 准对控制点的选择有较高的精度要求，本方法采 用人机交互选择控制点，精度不够稳定，选点时 应格外注意。因此，研究一种快速自动的算法以 获得精确的匹配点对，将基于特征点的图像配准 方法向自动化与高精度方向推进的同时考虑算法 的鲁棒性是进一步要探索的方向。
Image registration method research based on MATLAB
Feng Ke， Peng Shurong，Chen Lifu，Yang Jingyu （College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science and Technology,
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设计与研发
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0 引言
例 如， 如 果
, 则变换
图像配准主要分为几何配准和深度配准两种。 本文主要介绍基于点映射的几何配准方法。该方 法在待配准和基准两幅图像中选择控制点来确认 图像中的相同特征和标志，然后根据这些控制点
后的图像只是简单地在两个方向上将 f(w, z) 的尺寸 收缩为一半。
空间几何变换的最 常用的形式 是 仿射变换， 它可以用如下矩阵形式表示 ：
的位置来推算某种空间映射关系，再用这种空间
映射的关系对待配准图像进行几何变换，获得配 准结果 。 [2-3]
本文介绍的配准方法均是在 MATLAB 软件 中完成，MATLAB 以其强大的矩阵运算功能及丰 富的图像处理函数在图像处理方面占有明显的优 势，在图像的几何运算方面，MATLAB 的图像处 理工具箱（简称 IPT）提供了一些支持点映射的工 具，其中的图像配准函数可以帮助研究人员把精 力集中在算法研究上，而不是繁琐的程序的编写 上，从而大大提高工作效率。
现[M].北京:电子工业出版社,2009.
重采样。
[3] 卡斯尔曼.数字图像处理[M].朱志刚 译.北京:
g=imtransform(I2,tform,’bilinear’);
电子工业出版社,2002.
在该过程中，变换将应用于输入图像的每一 [4] 刘振颍,张永寿.基于控制点图像配准方法的
个颜色分量。图 5 是待配准图像配准后的的图像，
基本保持一致。
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图 4 利用 cpselect 提取图像的控制点
图 5 配准完成后的图像
2.2.3 指定所需变换类型和求解变换参数
3 结束语
根 据 已 选 择 的 控 制 点 对， 可 调 用 函 数 cp2tform 来计算出待配准图像和基准图像之间的 几何 变 换 关 系。cp2tform 函数 是 一 个数 据 拟合 函数，其输入参数除了确定的控制点外还要求输 入变换类型，该变换类型还限制了控制点的数目。 由于输入图像中的形状没有改变，但图像经过平 移变换后右边部分明显发生了失真，所以变换类 型采用 linear conformal（线性等角 ) 变换，具体的 调用函数如下 ：
,J.An Automatic Image Registration for Applications in Remote Sensing[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2005,43(9):2127-2137. [7] L G.Brown A survey of image registration techniques[J].ACM Computer Surveys,1992,24,(4):325-376. [8] P.J Bunt,E.H Adelson.A multiresolution spline with application to image mosaics[J].ACM
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Design & Research
的映射关系可以表示为 ：
I2 (x, y) = g{I1( f (x, y))}
（3）
其中，f 表示的是二维空间下的坐标变换，g 是
个一维函数，代表了成像设备因成像条件不同所对
应的灰度变化。坐标变换是关键，图像校正属于
图像预处理阶段。由此可见，图像配准其实就是
找最佳坐标变换。
2.2 图像配准的MATLAB实现
MATLAB 中的 IPT 支持以控制点为基础的点
映射图像配准。一旦选出了足够的有效控制点就
可以利用 IPT 函数来推导出实现某种映射关系的
空间变换，以便控制这些点。
使用点映射的图像配准如图 1 所示。
图 1 MATLAB 配准流程图
rect=I1; 虽 然 在 显 示图 像 时并不一定 要 将 图 像读 入 MATLAB 中，但是如果希望使用相关性调节控制 点的位置，那么图像必须位于 MATLAB工作平台中。 2.2.2 在两幅图中采集控制点对并保存 在 MATLAB 中 IPT 提 供了一 个称为控制点 选择工具的交互工具 cpselect 函数，可以利用它 在两幅图像中选择成对的对应控制点。其调用格 式为 : cpselect(unregistered(:,:,1),rect); 其中 unregistered 为基准图像，rect 为待配准 图像。 cpselect 函数是一个交互工具。它能同时显 示如图 2 所示的待配准图像和如图 3 所示的基准 图像的两个视图（如图 4 所示，概览窗口左图为待 配准图像，右图为基准图像）。执行该函数，启动 控制点选择工具，观察图像，通过平移和缩放图 像获得图像观察区域内的细节信息，寻找在两幅 图像中都可以识别的可视元素，选定输入图像和 基本图像中匹配的控制点对，最后将控制点保存 在 MATLAB 的工作平台中。采集控制点时应遵循 以下原则 ：（1）两图像上的控制点特征一致，必 须是两幅图像中都能找到的标记同名点 ；（2）选 择控制点相对分散均匀 ；（3）控制点的数量需适中， 控制点太少会影响估计精度，太多则影响估计速度。