技能训练六 图形的校正和配准
ENVI实习直方图匹配,校正,分类
ENVI实习一实验目的（1）主要学习ENVI软件的基本功能（2）ENVI 软件完成影像增强（包括直方图匹配和去云）、融合、正射校正和监督、非监督分类四个大方面的试验。
（3）掌握视窗操作模块的功能和操作技能二软件和设备ENVI4.5一套三实验原理各个任务的试验原理和操作详细见下面操作，再次不详述。
一、图像增强（算法、原理、对比图）1、直方图匹配在ENVI 中使用Histogram Matching 工具可以自动地把一幅实现图像的直方图匹配到另一幅上，从而使两幅图像的亮度分布尽可能地接近。
使用该功能以后，在该功能被启动的窗口内，输入直方图将发生变化，以与所选图像显示窗口的当前输出直方图相匹配。
在灰阶和彩色图像上，都可以使用该功能。
操作步骤：选择Enhance > Histogram Matching，出现Histogram Matching Input parameters 对话框，在Match To中选择想匹配的图像。
在Input Histogram 会有Image、Scroll、Zoom、Band、、ROI来选择如数直方图的来源，下图为输入图像数据及其所用的拉伸（直方图匹配之前）：下图为 Match To 想匹配的图像及其拉伸：利用直方图匹配后图像2的直方图结果：从结果可以看出，匹配后的图像在亮度上已经明显增强，从偏暗增强为较亮；其直方图与#1中的图像直方图在亮度上分布也很接近。
2、图像去云常规的云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同，对在大范围内存在薄云的影像来说，采用同态滤波法较好。
同态滤波法把频率过滤与灰度变化结合起来，分离云与背景地物，最终从影像中去除云的影响，这种方法由于涉及到滤波器以及截至频率的选择，在滤波的过程中有时会导致一些有用信息的丢失。
对于局部有云的影像来说，一般使用时间平均法，这种算法适用于地物特征随时间变化较小的地区，如荒漠、戈壁等地区；对于植被覆盖茂密的地区，由于植被的长势与时间有密切的关系，不同时相的植被长势在影像中有明显的区别，这种简单的替代算法不再适用。
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。
计算机视觉技术中的图像配准方法解析
计算机视觉技术中的图像配准方法解析图像配准是计算机视觉领域中的一项重要任务，它是将多幅图像进行对齐和融合，以实现图像的准确定位和一致性。
在很多应用中，如医学影像、遥感图像、虚拟现实等领域，图像配准方法的精度和效率对于后续的分析和处理都具有重要意义。
图像配准的目标是找到多个图像之间的坐标变换关系，在保持图像内容尽可能一致的同时，实现空间位置的对齐。
常见的图像配准方法包括基于特征匹配的方法、基于相位关系的方法和基于优化准则的方法。
首先，基于特征匹配的图像配准方法通过寻找图像中的特征点，并比较这些特征点之间的相似性来进行匹配。
这种方法通常使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）等特征描述子进行特征提取，并使用多种匹配算法如最近邻匹配或RANSAC（随机抽样一致性）算法来找到图像之间的对应关系。
该方法的优点是适应性强，对光照、尺度、旋转等变化具有较好的鲁棒性。
其次，基于相位关系的图像配准方法通过分析图像中的相位信息来实现对齐。
这类方法通常用于处理基于相干光或基于干涉的图像。
例如，在光学相干层析成像（OCT）中，将待配准图像与参考图像进行比较，通过分析波峰和波谷的位置关系来完成配准。
这种方法的优点是对光学系统的参数变化较为敏感，可用于高精度的配准任务。
最后，基于优化准则的图像配准方法通过定义合适的准则函数，将图像配准问题转化为一个优化问题。
常用的优化准则包括最小均方差、互信息和归一化互相关等。
最小均方差指标根据配准后的图像之间的灰度差异来评估配准的质量；互信息指标则考虑了图像之间的统计信息；归一化互相关则将图像配准问题转化为寻找最大相似度的问题。
这类方法的优点是灵活性强，可以根据具体应用场景进行定制。
除了以上提到的方法，还有许多其他的图像配准方法，如基于形态学变换、基于图变换和基于深度学习等。
这些方法各自具有一定的优势和适应性，可以根据具体应用需求进行选择。
需要注意的是，图像配准方法的选择需要综合考虑配准的精度、鲁棒性、计算复杂度和实时性等因素。
遥感数字图像处理-第6章 几何校正
二、几何校正原理
几何校正涉及两个过程： ➢ 一是空间位置（像元坐标）的变换 ➢ 二是像元灰度值的重新计算（重采样）
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二、几何校正原理
坐标转换 （a）直接法；（b）间接法
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三、几何校正步骤
几何精校正不需要空间位置变化数据，回避了成像的空间 几何过程，主要借助地面控制点实现校正。其主要校正步 骤为：
第6章
几何校正
几何校正
一、几何校正原理 二、几何校正步骤 三、几何校正类型 四、图像匹配 五、投影转换
难点：图像匹配 重点：几何校正方法
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一、几何校正原理
几何校正和几何配准
➢ 几何配准是指将不同时间、不同波段、不同传感器系统所获得的同一 地区的图像（数据），经几何变换使同名像点在位置上和方位上完全 叠合的操作。
➢ 对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影。 ➢ 选择地面控制点（GCP），按照GCP选择原则，在畸变图像
和基准图像上寻找相同位置的地面控制点对。 ➢ 选择校正模型，利用选择的GCP数据求取校正模型的参数，
然后利用校正模型实现畸变图像和基准图像之间的像元坐 标变换。 ➢ 选择合适的重采样方法对畸变图像的输出图像像元进行灰 度赋值。 ➢ 几何校正的精度分析。
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四、图像匹配
3.图像匹配方法 根据图像特征的选择，图像匹配方法一般可以分为基于灰
度的图像匹配和基于特征的图像匹配。
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➢ 几何配准与几何校正的原理是完全相同的，即都涉及到空间位置（像 元坐标）变换和像元灰度值重采样处理两个过程。
➢ 二者的区别主要在于其侧重点不相同：几何校正注重的是数据 本身的处理，目的是为了对数据的一种真实性还原。而几何配 准注重的是图和图（数据）之间的一种几何关系，其目的是为 了和参考数据达成一致，而不考虑参考数据的坐标是否标准、 是否正确。也就是说几何校正和几何配准最本质的差异在于参 考的标准。另外，几何校正更像前期数据处理，几何配准更像 后期处理。
ENVI的图像配准与几何校正
ENVI 的图像配准与几何校正工具允许你将图像定位到地理坐标上，并校正它们使其与基图像几何形状相匹配。
图像可以用Rotate/Flip Data 菜单项在配准以前进行旋转。
通过使用全分辨率(主图像) 和缩放窗口选择地面控制点（GCPs），来进行图像－图像和图像－地图的配准。
基图像和未校正图像的GCPs 的坐标被显示，伴随有特定纠正算法计算的误差项。
纠正用重采样、缩放和平移，多项式函数或德洛内三角测量（RST）实现。
支持的重采样方法包括最近邻、双线性和立方体卷积。
用ENVI 的多个动态覆盖能力，对基图像和纠正图像进行比较，可以快速估价配准精度。
参阅ENVI Tutorial Image Georeferencing and Registration 中有关图像配准的详细描述。
镶嵌允许多个图像插入到一个用户定义了大小和坐标的基图像中。
独立图像或多波段图像文件被输入，且放到图像或地图坐标中或用鼠标确定位置。
输出的镶嵌特征可以用图幅显示，且能进行交互式调整。
用ENVI 可以进行虚拟镶嵌，这使你不必将数据的两个副本存到磁盘上。
羽化技术能用于混合图像边界，进行无缝镶嵌。
镶嵌模板可以被存储，用于其它图像。
ENVI 配准、校正和镶嵌功能可以从ENVI 的主菜单中的Register 菜单里选择。
Select Ground Control Points (选择地面控制点)在菜单Register 里的Select Ground Control Points菜单项允许交互式选择地面控制点（GCPs），并对单一波段图像或多波段文件纠正。
这一工具允许对不同控制点和纠正项进行原形恢复和检验。
支持图像-图像和图像-地图的配准。
详细步骤参见ENVI Tutorial Image Georeferencing and Registration 中的图像配准例子。
Image-to-Image Registration (图像-图像的配准)图像-图像配准需要两幅图像均打开。
(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。
几何校正和配准的实施步骤
几何校正和配准的实施步骤引言几何校正和配准是一种常见的图像处理技术，它被广泛应用于遥感图像、医学影像、计算机视觉和机器人等领域。
本文将介绍几何校正和配准的实施步骤，并提供相关的优化方法和实例。
1. 数据预处理在进行几何校正和配准之前，需要对原始图像进行预处理。
预处理包括噪声去除、图像平滑、图像增强等步骤。
预处理可以提高几何校正和配准的准确性和稳定性。
2. 特征提取特征提取是几何校正和配准的关键步骤。
它主要是从图像中提取出能够代表图像局部结构的特征点或特征描述子。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和ORB 等。
特征提取将原始图像转化为稳定的、可比较的特征向量。
3. 特征匹配特征匹配是根据提取的特征点或特征描述子在两幅图像之间建立对应关系的过程。
它可以通过计算特征点之间的距离或应用一些匹配算法来实现。
常用的特征匹配算法包括暴力匹配、FLANN和RANSAC等。
4. 几何校正几何校正是通过将一个图像映射到另一个图像坐标系来实现图像对齐。
它可以校正图像的旋转、平移、缩放和畸变等变换。
常用的几何校正方法包括仿射变换、透视变换和二维非线性变换等。
5. 配准评估配准评估是评估几何校正和配准结果的好坏的过程。
它可以通过计算配准误差、计算配准相似度或进行可视化分析来实现。
常用的配准评估指标包括均方根误差（RMSE）、互信息（MI）和结构相似性指数（SSIM）等。
6. 优化方法在几何校正和配准过程中，可能会遇到一些问题，如特征点匹配的不准确、图像变换的不一致等。
针对这些问题，可以采用一些优化方法来提高几何校正和配准的效果。
常用的优化方法包括迭代最近点（ICP）、最小二乘法和基于深度学习的方法等。
7. 实例分析以下是一个几何校正和配准的实例分析：步骤1：数据预处理首先对原始图像进行噪声去除和图像平滑，以提高图像质量。
步骤2：特征提取利用SIFT算法从两幅图像中提取特征点，并生成特征描述子。
步骤3：特征匹配采用暴力匹配算法，将两幅图像的特征点进行匹配，并得到匹配对应关系。
图像配准校正综述
基于FFT的相位相关法
• 依据傅里叶变换的平移、旋转、和缩放性质来计算图像 间的变换参数。建立形变后的图像与原图像之间的对应 关系模型。
若图像f2(x,y)与图像f1(x,y)之间存在平移为(x0,y0)、旋转角θ0及 尺度因子a的变换，则有：
a( x cos y sin ) x f 2(x ,y ) f 1 a( x sin y cos ) y
H（A,B） pAB(a,b )log pAB(a,b )
a, b
图A和图B的信息熵：
MI（A, B） H (A) H (B ) H (A,B )
最大互信息法的特点
• •
匹配精度高，常用于医学图像配准。 计算量大，在遥感领域内的应用受到限制。
Ghorbani等将基于阻尼最小二乘的模拟退火法最为查找最大互信的搜索算法， Dame等用改进的互信息基本函数来优化互信息法，提高了配准精度与计算速度。 另一种经典的基于区域配准的互相关法与最大互信息法都是不同参数下的最大似然 估计，它们具有一个统计的框架。
区域的重心 虚拟圆、三角形
基于混合 模型 基于物理 模型
基于区域和特征的混合配准 基于弹性模型 基于粘性流体模型 基于光流场模型
基于区域的配准
• •
•
基于区域的配准又称模板匹配法，最早发展起来的图像配准技术，目前已发展的比较 成熟。 该方法利用图像的灰度信息，建立两幅图像之间的相似性度量，再采用某种搜索方法， 寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值，以达到配准图像的目的。一般 不需要对图像进行预处理。 主要包括基于图像域的处理方法、基于频域的处理方法。
CFR det(M ) (trace(M ))
其中，detM：表示矩阵的行列式 Trace(M)：矩阵的迹
计算机视觉中的图像配准技巧
计算机视觉中的图像配准技巧计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和机器学习等多个领域的交叉学科。
在计算机视觉中，图像配准是一项重要的技术，它指的是将多幅图像进行空间和角度的变换，使它们在某种测度下最佳地对齐。
图像配准技术在医学影像、地理信息系统、遥感和计算机辅助设计等领域都有着广泛的应用。
本文将介绍一些常用的图像配准技巧，以及它们在实际应用中的作用和挑战。
1. 特征提取在图像配准中，特征提取是一个关键的步骤。
它指的是从图像中提取出具有独特性的特征点或特征向量，以便在不同图像之间进行匹配和对齐。
常用的特征包括角点、边缘、线条和纹理等。
特征提取技术的发展使得图像配准更加精确和有效。
2. 相似性度量图像配准的核心问题是如何度量两幅图像之间的相似性。
在实际应用中，常用的相似性度量方法包括均方误差、归一化互相关和结构相似性等。
这些方法可以帮助我们评估图像之间的差异，从而指导配准算法的优化和改进。
3. 变换模型图像配准的目标是找到一种变换模型，将待配准的图像映射到参考图像的坐标系中。
常用的变换模型包括刚体变换、相似变换、仿射变换和非线性变换等。
不同的变换模型适用于不同类型的图像配准任务，选择合适的变换模型对于提高配准精度至关重要。
4. 多尺度策略在图像配准中，多尺度策略可以帮助我们解决图像之间的尺度差异和空间变形等问题。
通过在不同尺度上进行配准，可以有效地提高配准的鲁棒性和准确性。
多尺度策略在医学影像配准和卫星遥感图像配准等领域有着广泛的应用。
5. 局部配准局部配准是一种针对局部图像区域进行配准的技术。
在实际应用中，图像往往会受到旋转、平移、缩放和畸变等干扰，因此局部配准技术可以帮助我们解决这些问题。
常用的局部配准方法包括特征点匹配、区域匹配和基于图像分割的配准等。
6. 实时配准随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，实时图像配准成为了一个备受关注的研究方向。
实时配准技术可以帮助我们在医学诊断、智能监控和无人驾驶等领域实现图像信息的快速获取和处理。
几何校正和配准的异同
几何校正和配准的异同实际上两者的过程完全一样，只有意义和目的不同。
配准只要求一图像与另一幅图像配准，而不在乎该参考图像的几何精度高与否，只求两图像的对应位置坐标一致。
而几何纠正，要求参考图像的几何精度要很高，达到一定的要求。
如果配准的参考图像几何精度很高，那么他同时也进行了几何纠正。
对于配准，还有一个问题就是在保存配准文件的时候有两种选择：一是保存到原图像中，一种是另存为别的文件。
如果要保存到别的文件中那么要手工输入该图像的投影，此投影应与参考图像一致。
转自：/viewdiary.41442192.html在论坛上看到有人讨论几何校正和几何配准的区别，原文如下：几何校正与几何配准有什么区别？我在其他论坛上看到“其实几何校正和影像配准原理是一样的，几何校正是借助一组地面控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正；把影像纳入一个投影坐标系中，有坐标信息地理参考；影像配准是用一影像对另一幅图像的校准，一式两幅图像的同名像元配准”，如果写的对的话，我觉得几何配准其实也是一种几何校正。
我的感觉配准是相对不同影像之间的处理，几何校正是对数据自己的处理。
为了进一步明确两者的区别，在Baidu，Google上进行了搜索，将其总结的定义记录如下：1、几何校正geometric rectification; geometric correction;是指消除或改正遥感影像几何误差的过程。
遥感影像的几何畸变，大体分为两类：①内部畸变。
由传感器性能差异引起，主要有：比例尺畸变（a），可通过比例尺系数计算校正；歪斜畸变（b），可经一次方程式变换加以改正；中心移动畸变（c），可经平行移动改正；扫描非线性畸变（d），必须获得每条扫描线校正数据才能改正；辐射状畸变（e），经2次方程式变换即可校正；正交扭曲畸变（f），经3次以上方程式变换才可加以改正；②外部畸变。
由运载工具姿态变化和目标物引起。
包括：由运载工具姿态变化（偏航、俯仰、滚动）引起的畸变，如因倾斜引起的投影畸变（g），可用投影变换加以校正；因高度变化引起的比例尺不一致（h），可用比例尺系数加以改正；由目标物引起的畸变，如地形起伏引起的畸变（i），需要逐点校正；若因地球曲率引起的畸变（j），则需经2次以上高次方程式变换才能加以改正。
计算机视觉中的图像配准技术(十)
计算机视觉中的图像配准技术引言计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科。
图像配准技术是计算机视觉中的重要研究方向之一，它主要解决的是将不同视角、不同时间、不同传感器采集的图像进行准确的对齐，以便进行后续的图像分析和处理。
本文将探讨图像配准技术的原理、应用和未来发展方向。
图像配准的原理图像配准技术的核心是要找到两幅或多幅图像之间的对应关系，然后根据这些对应关系对图像进行变换，使它们在某种准则下达到最佳匹配。
在实际应用中，图像配准可以分为刚体变换和非刚体变换两种类型。
刚体变换是指图像在旋转、平移和缩放等变换下保持不变，非刚体变换则允许图像进行更复杂的形变。
常见的图像配准方法包括特征点匹配、亮度直方图匹配、互信息匹配等。
图像配准的应用图像配准技术在医学影像、航空航天、地质勘探、遥感影像等领域都有着广泛的应用。
在医学影像中，图像配准可以用于不同时间拍摄的CT、MRI等医学影像的对齐，以便实现病灶的定位和比较。
在航空航天领域，图像配准可以用于卫星图像的拼接和变形分析。
在地质勘探中，图像配准可以用于对比不同时间采集的地质图像，以便发现地下资源的分布和变化。
在遥感影像领域，图像配准可以用于将来自不同传感器的影像进行融合，以获取更全面、更准确的信息。
图像配准的挑战与未来发展方向图像配准技术虽然在许多领域都有着广泛的应用，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，对于非刚体变换的图像配准来说，如何找到有效的对应关系是一个难点。
其次，对于大规模图像的快速配准仍然需要更高效的算法和更强大的计算能力。
未来，随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，图像配准技术也将迎来新的机遇。
例如，利用卷积神经网络来进行特征提取和匹配，可以提高图像配准的精度和鲁棒性。
另外，结合多传感器数据进行联合配准也是未来的研究方向之一。
结论图像配准技术在计算机视觉领域具有重要的地位，它为实现图像的自动化分析和处理提供了基础。
图像处理中的图像匹配与图像配准技术研究
图像处理中的图像匹配与图像配准技术研究图像匹配与图像配准是计算机视觉和图像处理领域的重要研究课题。
图像匹配是指在不同图像中找出相同物体或场景的过程，而图像配准是将不同图像中相同场景或物体对齐的过程。
在计算机视觉、遥感、医学图像等领域，图像匹配和配准技术具有广泛的应用前景。
图像匹配的目标是找到一组对应关系，将两个或多个图像中相同物体或场景的像素点对应起来。
图像匹配的困难之处在于图像中可能存在多个相似的特征点或区域，而且图像噪声、光照变化、遮挡等因素都会对匹配过程造成干扰。
图像匹配的常用方法包括特征点匹配、颜色直方图匹配、形状匹配等。
特征点匹配是一种常用的图像匹配方法，它通过提取图像中的特征点，并寻找两幅图像中具有相同或相似特征的点进行匹配。
特征点可以是角点、边缘点、斑点等在图像中具有独特性的点。
特征点匹配的过程通常包括特征提取、特征描述和特征匹配三个步骤。
常用的特征点匹配算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（增强的Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
颜色直方图匹配是一种基于颜色分布的图像匹配方法，它主要通过比较两幅图像的颜色直方图的相似性来进行匹配。
颜色直方图可以根据像素的颜色信息统计图像中不同颜色的像素点的数量，并进行归一化处理。
然后，可以通过计算两幅图像的颜色直方图之间的距离或相似性指标来进行图像匹配。
颜色直方图匹配常用于图像检索、目标识别和图像对准等应用。
形状匹配是一种基于图像形状的匹配方法，它通过比较两个图像的形状特征来判断它们是否匹配。
形状特征可以通过图像轮廓、边缘、角点等信息来描述，常用的形状特征包括Hu 矩、Zernike矩和小波描述子等。
形状匹配的关键是选择合适的形状特征和相似性度量方法，以准确地判断图像是否匹配。
与图像匹配相似，图像配准也是将多个图像对齐的过程。
图像配准可用于图像拼接、遥感影像纠正、医学图像重建等应用。
图形配准
3.1 图像配准的概念图像配准简而言之就是图像之间的对齐。
图像配准定义为:对从不同传感器或不同时间或不同角度所获得的两幅或多幅图像进行最佳匹配的处理过程。
为了更清楚图像配准的任务，我们将图像配准问题用更精确的数学语言描述出来。
配准可以用描述为如下的问题:给定同一景物的从不同的视角或在不同的时间获取的两个图像I ,I 和两个图像间的相似度量S(I ,I ),找出I ,I 中的同名点，确定图像间的最优变换T,使得S(T(I ),I )达到最大值。
图像配准总是相对于多幅图像来讲的，在实际工作中，通常取其中的一幅图像作为配准的基准,称它为参考图,另一幅图像,为搜索图。
图像配准的一般做法是，首先在参考图上选取以某一目标点为中心的图像子块，并称它为图像配准的模板，然后让模板在搜索图上有秩序地移动，每移到一个位置，把模板与搜索图中的对应部分进行相关比较，直到找到配准位置为止。
如果在模板的范围内，同一目标的两幅图像完全相同，那么完成图像配准并不困难。
然而，实际上图像配准中所遇到的同一目标的两幅图像常常是在不同条件下获得的，如不同的成像时间、不同的成像位置、甚至不同的成像系统等，再加上成像中各种噪声的影响，使同一目标的两幅图像不可能完全相同，只能做到某种程度的相似，因此图像配准是一个相当复杂的技术过程。
3.2 基于区域的配准3.2.1 逐一比较法设搜索图为s待配准模板为T，如图3.1所示，S大小为M N，T大小为U V,如图所示。
图3.1搜索图S与模板T示意图逐一比较法的配准思想是:在搜索图S中以某点为基点(i,j)，截取一个与模板T大小一样的分块图像，这样的基点有(M-U+1) (N-V+1)个，配准的目标就是在(M-U+1) (N-V+1)个分块图像中找一个与待配准图像最相似的图像，这样得到的基准点就是最佳配准点。
设模板T在搜索图s上移动，模板覆盖下的那块搜索图叫子图S ,(i,j)为这块子图的左上角点在S图中的坐标，叫做参考点。
图像配准实验报告
图像配准实验报告图像配准实验报告引言：图像配准是计算机视觉领域的重要研究方向，它涉及将多个图像或视频序列对齐以实现对比分析。
图像配准技术在医学影像、遥感图像、计算机图形学等领域具有广泛的应用。
本实验旨在探究不同配准算法在图像配准任务中的效果和性能。
一、实验背景图像配准是指将不同图像或图像序列的特定特征点对齐，使它们在空间上保持一致。
图像配准可分为刚体变换、仿射变换和透视变换等不同类型，具体方法包括特征点匹配、直接法和基于优化的方法等。
本实验选取了常用的特征点匹配方法进行研究。
二、实验过程1. 数据准备从开源数据集中选取了一组包含平移、旋转和缩放等不同变换的图像。
这些图像包含了不同场景和角度，以模拟实际应用场景。
2. 特征提取与匹配采用SIFT（尺度不变特征变换）算法提取图像的特征点。
SIFT算法通过检测图像中的关键点，并计算每个关键点的特征描述子。
接着使用FLANN（快速最近邻搜索库）进行特征点匹配。
FLANN算法能够高效地在大规模数据集中进行最近邻搜索，提高了匹配的准确性和速度。
3. 图像配准基于特征点匹配结果，采用RANSAC（随机抽样一致性）算法估计图像之间的变换矩阵。
RANSAC算法通过随机选择特征点子集，估计出最佳的变换模型，排除了异常点的干扰。
4. 实验结果评估使用均方差（MSE）和结构相似度指数（SSIM）等指标对配准结果进行评估。
MSE用于衡量图像之间的差异，SSIM则考虑了亮度、对比度和结构等因素，更适合图像质量评估。
三、实验结果与讨论经过特征提取和匹配，我们得到了一系列图像配准的结果。
通过计算MSE和SSIM指标，我们对不同配准算法的性能进行了比较。
1. 刚体变换配准刚体变换是一种刚性的平移、旋转和缩放变换。
通过对特征点进行刚体变换配准，我们得到了较好的配准结果。
MSE和SSIM指标表明，刚体变换配准在保持图像结构和内容一致性方面表现出色。
2. 仿射变换配准仿射变换是一种保持直线和平行性质的变换。
图像校正专题
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(1-1)
• 为了使变换图像在10点上最好的逼近所要求的图 像精度，即最小二乘原理，真值与变换值之差的 平方和为最小 10 • 即 (1-2 ) ε = ∑ ( X i − X i1 ) 2
i =1
• 达到最小，把式（1-1）代入（1-2）得
ε = ∑ (X i − a00 − a10 x − a01 y − a20 x 2 − a11 xy − a02 y 2 − a30 x 3 − a21 x 2 y − a12 xy2 − a03 y 3 )
• 表面样条函数使图像在控制点上达到精确的吻合， 而其它点在精确控制点的约束下通过插值也获得 了很好的纠正。但该方法在计算每一点经映射变 换后的位置时，所有控制点均参加运算， • 这一方面使在某一点映射变换过程中较远的控制 点仍会产生一定的影响， • 另一方面使计算量大为增加。在局部畸变大，控 制点非常多的情况下，纠正过程将非常耗时，为 克服这一困难，可以采用局部表面拟合的方法。
原始影像
纠正后影像
图 MODIS影像像素的空间分布 影像像素的空间分布 （左图为影像边缘像素的空间分布，右图为影像 星下点像素的空间分布）
(a) 三次样条曲线坐标插值 的对比
(b) 双线性坐标插值
三次样条曲线和双线性对坐标漂移区域坐标插值结果
利用三次样条曲线对坐标插值整体上可以获得比较高的定位精度， 利用三次样条曲线对坐标插值整体上可以获得比较高的定位精度，但对局部 突变区域反而降低了精度；虽然双线性插值的整体精度稍差， 突变区域反而降低了精度；虽然双线性插值的整体精度稍差，但对局部突变 区域拟合得比较好。采用哪种坐标插值方法视具体情况而定。 区域拟合得比较好。采用哪种坐标插值方法视具体情况而定
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技能训练八图形的校正和配准
一、任务概述
根据有关国家标准和图式规范，制定了国家基本比例尺地形图分幅与编号的作业基本要求及具体内容。
二、任务目的与要求
掌握国家基本比例尺地形图新旧两种分幅与编号的方法。
根据分幅与编号的方法，在MAPGIS软件中进行基本比例尺地形图的校正和配准，进行一般图像的矢量校正和配准，检查其否正确。
三、任务准备工作．
（1）人员准备：根据任务要求，分配人员岗位，明确其岗位职责。
（2）资料准备：准备所需要的地形图分幅与编号的文件，准备大比例尺地形图编号制图的标准、规范及要求。
（3）软件准备：准备所需要的软件及相关设备，本次训练用到MAPGIS软件。
四、任务实施
（一）MSI影像图像校正DRG操作流程(方法一)
第一步：打开MAPGIS→图像处理→图像分析。
第二步：单击“文件”→打开影像。
装入MSI影像文件。
第三步：单击“镶嵌融合”→DRG生产→图幅生成控制点。
第四步：点击“输入图幅信息”。
(点击”输入图幅信息”后,系统自动弹出如下对话框)
第五步：将所打开的影像文件图幅号输入“图幅号”栏中，然后点击“确定”。
第六步：在随后的“图幅生成控制点”对话框中按“左上角、右下角、左下角、右上角”的次序在影像文件中用鼠标左键单击相应位置。
最后点击“生成GCP”。
第七步：在弹出的“是否删除原有控制点”对话框中单击“确定”按钮。
第八步：单击“镶嵌融合”→DRG生产→顺序修改控制点。
第九步：放大影像文件,在图框的十字坐标处单击鼠标左键.在弹出的放大图框中鼠标左键依次校正位置(使鼠标点击出现的红十字与影像图的十字坐标完全重合)，并按”空格键”确定，进入下一位置。
若本影像文件图像内无公里网的交叉点，对于相应位置则按“ESC”键略过。
第十步：顺序修改控制点结束后，单击“镶嵌融合”→DRG生产→逐格网校正。
第十一步：在弹出的“另存为”对话框中键入文件名，并单击“保存”按钮。
在弹出的对话框中点击“确定”按钮。
此方法可以简化为直接通过在底图上选取定位点，然后输入该点的坐标，一般要求不少于六个点。
（二）影像的矢量文件校正（方法二）
单击“文件”菜单下的“打开影像”命令，打开待校正的非标准影像；
第一步：单击“镶嵌融合”菜单下“打开参照文件/参照线文件”命令；
第二步：单击“镶嵌融合”菜单下“删除所有控制点”命令；
第三步：单击“镶嵌融合”菜单下“添加控制点”命令，依次添加至少四个控制点；
添加方法如下：
分别单击左边影像内一点和右边线文件中相应的点，并分别按“空格键”确认，系统会弹出提示对话框，单击“是”按钮，系统会自动添加一控制点；
第四步：单击“镶嵌融合”菜单下“校正预览”命令；
第五步：单击“镶嵌融合”菜单下“影像校正”命令，并保存校正结果；
五、检查评价
对案例的结果，进行检查，采用学生小组互相检查评价，教师归纳总结的方式，加深对知识的掌握和技能训练。
六、提交成果
1．回答上述问题。
在word文件中写出上述问题答案，并提交到教师所指定的文件夹。
将技能训练的结果文件保存到自己名字的文件夹中，并提交到教师指定的文件夹。
2．根据本次内容，写出实训报告书。
将进行上述操作过程中出现的问题，以文字的方式表述出来保存并上交教师所指定的文件夹。