图像配准技术研究进展
医学影像图像处理中的图像配准技术研究
医学影像图像处理中的图像配准技术研究随着医疗技术的不断发展，医学影像成为临床诊断不可或缺的重要手段。
但是，由于人体解剖结构的差异和医疗设备的误差等因素，同一患者的不同影像数据之间存在不同的位置、方向和尺度差异，给医生的判断和临床决策带来了很大的挑战。
因此，图像配准也就成为了医学影像处理中的一个重要问题。
在本文中，我们将详细介绍医学影像图像处理中的图像配准技术研究的最新进展。
一、医学影像图像配准技术的意义医学影像中的图像配准，目的是通过将不同影像数据之间的差异减少到最小，使它们能够在同一坐标系下进行比较分析。
其实现的主要目标是实现准确的定位和诊断，并且帮助医生更好地处理患者的疾病问题。
在临床应用中，医学影像图像配准可帮助医生更好地观察病变的性质、位置和形态，实现早期诊断和预防。
比如，它可以用于放射治疗的计划模拟和准确的剂量计算，可为病人选择更好的治疗方式；同时，在医学科学研究中，还可以利用图像配准技术进行相关性分析，探索病变发生的机制，为临床治疗、疾病预防和新型治疗药物的开发提供基础条件。
二、医学影像图像配准技术的研究现状目前，医学影像图像配准技术已经取得了很大的进展，研究者们正在不断尝试着各种新的匹配方法。
下面介绍几种常用的图像配准方法。
1、基于特征的匹配法特征匹配可以找到影像中共有的局部特征，例如图像中的角点、边缘等，以此实现图像配准。
最流行的特征点算法是SIFT算法，这种算法具有很强的鲁棒性和准确度，并且能够处理部分遮挡、旋转和尺度变化等图像变化，因此应用广泛。
2、基于区域的匹配法基于区域的匹配法可以通过匹配影像中的特定区域来实现影像配准。
这种方法的优点在于它能够处理大的图像变化，但是由于存在区域选择的问题，因此其具有一定的局限性。
3、基于灰度直方图的匹配法灰度直方图是评估影像质量和匹配相似性的常见工具。
在图像配准中，基于灰度直方图的方法是最常用的技术之一，因为它适用于始终存在灰度变化的影像，并且设备差异等因素影响不大。
高精度图像匹配与配准技术研究
高精度图像匹配与配准技术研究摘要：高精度图像匹配与配准是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于图像处理、计算机图形学、机器学习等领域。
本文主要探讨了高精度图像匹配与配准技术的研究进展和应用领域，并介绍了几种常用的高精度图像匹配与配准算法。
1. 引言高精度图像匹配与配准是指将两幅或多幅图像进行对齐，使得它们在特定的方面达到最佳的一致性。
具体而言，图像匹配是指在两幅或多幅图像中找到相似的特征点或特征区域，而图像配准则是通过对找到的特征进行几何变换，使得两幅或多幅图像的对应特征点能够对齐。
高精度图像匹配与配准技术在很多领域都有广泛的应用，如遥感图像处理、生物医学图像处理、机器人导航等。
2. 高精度图像匹配技术2.1 特征提取特征提取是高精度图像匹配的第一步，常用的特征包括角点、边缘、区域等。
角点是图像中像素变化较大的位置，能够在不同图像中保持相对稳定的位置信息，因此被广泛应用于图像匹配中。
边缘是图像中像素灰度变化较大的区域，能够提供图像的轮廓信息。
区域特征是提取一定大小的图像块作为特征，能够提供图像的整体信息。
2.2 特征描述与匹配特征描述是将提取到的特征点转换成可比较的向量表示，常用的方法有尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）等。
特征匹配则是利用特征向量之间的相似性度量，找出在两幅图像中相似的特征点。
常用的匹配算法有最近邻法、最近邻搜索树等。
3. 高精度图像配准技术3.1 直接法直接法是通过最小化图像间的像素差异来实现图像配准，常用的方法有互信息（MI）和归一化互相关（NCC）等。
互信息通过统计图像灰度值的联合概率分布，计算两幅图像的相似度。
归一化互相关则是通过计算两幅图像的相关性系数来度量它们的相似度。
3.2 特征法特征法是通过将图像转换成特征空间，再利用特征空间中的几何变换关系来实现图像配准。
常用的方法有基于角点的稀疏特征法（SIFT、SURF）和基于区域的稠密特征法等。
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。
医学图像配准技术研究进展
ｇｉｖｅｎ．
ｉｍａｇｅ，ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ｓｐａｃｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ，ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｃｌａｓｓ ＮＩ耵１ｂｅｒ
ＴＰ３９１．４１
１
引言
医学图像配准技术是近年来在医学图像处理
像进ｉ Ｊ｜配准，可以了解器官的变化情况；对不同的 人的图像进行配准，可以形成疾病或人群特异性图 谱，可用于正常与否的分析；对不同的成像模式进 行配准，可以获得互补信息。近年来随着计算机技 术的发展，人们开始寻求可以配准各模式医学图像 的技术和方法，医学图像配准技术已经成为现在研 究的热点之一。 医学图像配准技术的研究始于２０世纪６０年 代，到８０年代开始逐渐引起学者们的关注。到上世 纪末，单模刚性配准问题已基本解决，但多模图像配 准由于涉及模式和领域的复杂性，仍需要密切关注。 国内对医学图像配准技术的研究开始于９０年代初。 医学图像配准是指寻找联系两幅医学图像的 几何变换，使得两幅图像上的对应点达到空间上的 一致，配准的结果应使两幅图像上所有关键的解剖 点或感兴趣的关键点达到匹配。本文给出不同配 准算法和这一课题在临床上的应用。
对应，且这两点对应于同一解剖位置。常用的空间 变换有：多项式、基函数和薄板样条的配准方法。 ３．１．１使用多项式和基函数 基于二次多项式的变换模型的系数确定了一 个空间变换的３０个自由度。类似于这种形式，可 以扩展为高次多项式。然而，它们补偿解剖形状改 变的能力通常非常有限，只能模拟全局形状改变， 不能调整局部形状改变，因此，多用于刚性的配准。 ３．１．２使用样条函数 样条最初是指用柔性木条或金属条模拟船和 飞机的表面，这些样条通过沿着它的长度附加不同 的权重发生弯曲。采用样条的配准方法大都是基 于假设在源图像和目标图像中能够确定一组对应 点或标志，这些对应点称为控制点。在这些控制点 上，基于样条的变换，需要将目标图像中的控制点 映射到源图像的对应点，在控制点之间，它们提供 一种光滑的变化位移场。薄板样条的变换模型有 许多优点。例如，它能够吸收如刚性体的附加约束
计算机视觉中的图像配准与重建技术研究
计算机视觉中的图像配准与重建技术研究在计算机视觉领域中，图像配准与重建技术是一项重要的研究内容。
本文将就图像配准与重建技术的原理、应用以及研究进展进行探讨。
图像配准是指将两个或多个图像进行准确对齐的过程。
在图像配准中，我们常常遇到两个问题，一是不同图像之间存在旋转、平移或缩放等几何变换，二是图像中存在的光照、噪声等因素使得图像质量有所差异。
因此，图像配准的目标是将不同图像间的几何和外观差异消除或降低到最小，以实现图像的精确定位和对比分析。
图像配准技术的应用非常广泛，涵盖了医学影像、遥感图像、计算机视觉等多个领域。
在医学影像领域，图像配准技术可以实现不同时间或不同模态下的影像对齐，用于疾病的诊断、治疗和手术导航等应用。
在遥感图像领域，图像配准技术可以用于制作高分辨率卫星图像和地图，用于城市规划、资源管理等方面。
在计算机视觉领域，图像配准技术可以用于视频监控、图像拼接、三维重建等各种应用。
图像配准技术的核心是找到两个或多个图像之间的对应关系。
最简单的方法是通过特征点提取和匹配来实现。
特征点是图像中具有明显结构的点，如角点、边缘点等。
通过提取图像中的特征点，并在不同图像间进行匹配，就可以计算出图像间的几何变换关系。
常见的特征点提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
其中，SIFT是基于尺度空间的特征点检测算法，SURF是一种高效的特征点提取算法，ORB是一种兼具性能和效果的特征点提取算法。
通过特征点的匹配，可以获得图像的几何变换矩阵，进而实现图像的配准。
除了特征点提取和匹配，还有其他的图像配准方法。
例如，基于区域的配准方法将图像分割成多个区域，通过计算区域之间的相似性来获得整个图像的配准结果。
这种方法在遥感图像中得到广泛应用。
此外，基于特征线的配准方法通过提取图像中的特征线，然后计算这些特征线之间的变换关系，实现图像的配准。
特征线可以是边缘、轮廓等，通过特征线的匹配来计算图像的变换矩阵。
在图像配准的过程中，我们还需要考虑到图像质量的差异。
医学影像中的图像配准技术使用方法研究
医学影像中的图像配准技术使用方法研究医学影像配准技术是一种将多幅或多种医学影像图像对齐在一起的过程，旨在提高影像的质量和准确性，同时为医生提供更全面的信息。
这项技术在医学诊断和治疗规划中起着至关重要的作用，可以帮助医生更好地理解患者的病情和选择合适的治疗方案。
本文将介绍医学影像配准技术的使用方法及其研究进展。
首先，医学影像配准技术主要有两种类型：刚性配准和非刚性配准。
刚性配准是指通过平移、旋转和缩放等刚体变换，将不同影像之间的共同区域对齐。
刚性配准适用于不涉及明显的形变的图像，例如骨骼影像。
非刚性配准则可以捕捉到影像中的形变，并通过弹性形变等方法将图像对齐。
非刚性配准适用于需要考虑组织变形的情况，例如脑部影像。
其次，在医学影像配准技术中，常用的方法包括特征提取、特征匹配和变换模型。
特征提取是指从图像中识别出具有代表性的特征点或特征区域。
这些特征可以是图像的边缘、角点、纹理等。
特征匹配是将两个或多个图像的特征点或特征区域进行对应，以找到它们之间的关联。
匹配过程可能需要考虑到不同图像之间的旋转、平移、尺度变换以及变形等因素。
最后，变换模型是为了实现图像之间的配准，将一个图像转换到与之对应的另一个图像的位置，通常采用线性或非线性的变换模型来描述图像间的变换关系。
在医学影像配准技术的研究中，有许多先进的方法被提出，以改善配准的精度和鲁棒性。
其中，基于特征的方法是最常用的技术之一。
该方法通过提取图像中的特征并将其匹配，以确定两个图像之间的对应关系。
在特征匹配时，通常会使用基于描述子的方法，例如SIFT、SURF和ORB等算法，这些算法具有旋转不变性和尺度不变性，能够匹配不同尺度和角度的特征点。
同时，结合RANSAC等方法可以去除匹配错误的特征点，提高匹配的准确性。
另外，深度学习技术在医学影像配准中也得到了广泛的应用。
深度学习方法通过训练神经网络来学习特征提取和匹配的过程，具有自动学习和适应性强的特点。
其中，卷积神经网络（CNN）被广泛用于医学影像配准任务中。
多模态医学图像配准技术发展现状评述
多模态医学图像配准技术发展现状评述医学图像的配准是一项关键的技术，用于将不同模态下获取的医学图像进行对齐和匹配，以便医生在多种图像信息上进行综合分析和诊断。
随着医学影像技术的不断发展和应用，多模态医学图像配准技术也得到了广泛关注和深入研究。
在过去的几十年里，研究人员们提出了各种各样的方法和算法来实现多模态医学图像的配准，取得了令人瞩目的成果。
首先，传统的多模态医学图像配准方法主要基于图像特征的提取和相似度度量。
其中，最常用的方法是基于互信息（Mutual Information）的匹配算法。
互信息是一种常用的信息度量方法，可以通过计算图像间的互信息来量化它们的相似程度。
此外，基于图像灰度直方图的配准方法也被广泛应用。
这些传统方法在一定程度上可以实现图像的配准，但由于其依赖于特征提取和相似度度量的结果，容易受到噪声和图像变形等因素的影响，限制了其在复杂情况下的准确性和稳定性。
然而，随着人工智能技术的快速发展，深度学习方法在多模态医学图像配准中得到了广泛应用，并取得了显著的进展。
深度学习通过构建多层神经网络来自动学习特征表示，能够自动提取医学图像中隐含的特征信息，从而克服了传统方法中对手工设计特征的依赖。
在多模态医学图像配准中，基于深度学习的方法通常通过构建并训练跨模态特征提取器和配准网络来实现。
具体而言，模态间配准可以通过学习将不同模态下的图像特征映射到同一特征空间，以实现图像的配准。
近年来，基于深度学习的多模态医学图像配准技术取得了很多突破性的进展，大大提高了图像配准的准确性和鲁棒性。
另外，多模态医学图像配准技术的发展还受到了多种因素的影响。
首先，不同模态医学图像之间存在着不同的成像原理和特点，这给图像配准带来了一定的挑战。
例如，CT图像具有高分辨率、低对比度和严重的伪影问题，而MRI图像则具有丰富的对比度和高信噪比。
其次，医学图像也常常受到一些因素的影响，如运动伪影、呼吸运动和局部形变等，这些因素使得配准过程更加复杂。
医学图像配准技术及其研究进展
医学图像配准技术及其研究进展
摘要：目的：对近年来的医学图像配准技术及其研究进展情况进行详尽地综述和讨论，从而为开展医学图像配准技术在医学图像三维重建、医学图像可视化和定量分析方面的研究提供参考。方法：首先，查阅国内外近年来医学图像配准技术研究的权威文献；然后，深入分析和研究这些文献所介绍方法的特点、存在的问题，并针对存在的问题提出可能的解决方案。结果： 通过对近年来医学图像配准算法的最新研究进展情况进行深入细致地分析和讨论，在比较了一些典型算法的特点及其应用的基础上，对医学图像配准技术的发展进行了展望。结论：使用最优化策略改进图像配准质量以及对非刚体图像配准的研究是今后医学图像配准的发展方向。关键词：医学图像配准； 刚体配准； 非刚体配准； 算法评估前言近年来，随着计算机科学和信息技术的不断发展，医学成像技术也得到了迅速发展，各种新的成像设备不断涌现，如计算机断层成像（CT）、数字减影血管造影（DSA）、单光子发射断层成像（SPECT）、磁共振成像（MRI）正电子发射断层成像（PET）等。各种成像技术和检查方法都有它的优势与不足，并非一种成像技术可以适用于对人体所有器官的检查和疾病诊断，也不是一种成像技术能取代另一种成像技术，而是相辅相成、相互补充。为了提高诊断正确率，需要综合利用患者的各种图像信息。目前医学影像学的一个明显的发展趋势是，利用信息融合技术，将多种医学图像结合起来，充分利用不同医学图像的特点，在一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息，使人体内部的结构、功能等多方面的状况通过影像反映出来，从而更加直观地提供人体解剖、生理及病理等信息[1]。要解决多图像信息融合问题， 首先要解决图像配准问题，即多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应。 医学图像配准是医学图像三维重建与可视化的先决条件。利用CT、MRI 获得的是人体组织或器官的断层序列图像。断层图像只能提供人体组织或器官的平面信息，要测量人体组织或器官的体积，或观察其三维结构，就要利用断层序列图像重建出组织或器官的三维图像。在对人体组织或器官进行扫描过程中，由于在操作的时间间隔中受测个体难以避免的运动，使同一器官或组织在不同的断层上发生错位。因此，在对以上得到的序列断层图像进行三维重建前，需要纠正上述的错位现象，即首先要对序列断层图像进行配准。另外，医学图像配准在临床上还有很多的应用，如对病灶发展情况的监控，外科手术导航及放射治疗计划的制订，对疾病进行回顾性研究及临床培训等。 综上，医学图像配准技术在临床上具有重要的应用价值，也是医学图像处理领域的研究热点。本文就空间变换、插值方法、优化算法和相似性测度这四个配准的主要过程，对医学图像配准算法的最新研究进展情况进行综述和讨论，并对各种算法的特点及典型应用进行比较和说明。1 医学图像配准方法的研究进展1.1空间变换医学图像配准主要有刚体配准和非刚体配准之分。不论是刚体配准还是非刚体配准，对图像进行空间变换是图像配准过程中一个必不可少的步骤。针对不同的配准目标，所采用的空间变换也是不同的。以下就刚体配准和非刚体配准中所采用的空间变换方法进行讨论和分析。 1.1.1 刚体配准的空间变换对刚体配准常用的空间几何变换有：刚体变换、仿射变换。如Wein 等[2]人研发了一种应用于手术导航的新方法，采用刚体和仿射变换模型，对超声扫描图像和三维重建后相应层的CT 图像进行自动化配准， 并对此法进行评估。此项研究对象包括25 个病人，其肝脏和肾脏都有随机性的损害，对这25 个病人图像进行配准后， 对比内科医生对配准精度的评价，该自动配准算法的精确度占76%，程序执行时间少于40s，目标配准误差的均方差（root-mean-square targetregistration error，RMS TRE） 为8.1 mm， 比目标标记点配准的方法（9.7 mm）要好。混合损伤器官的配准中RMS TRE 的平均值高于8.1 mm 是可以接受的，特别是当RMS TRE 的平均值代表基于血管特征改进的点配准时。
医学影像处理中的图像配准算法研究
医学影像处理中的图像配准算法研究随着医学成像技术的发展，医学图像在临床诊断中起到越来越重要的作用。
然而，由于不同设备和不同时间采集的影像存在不同的变形和偏移，医学图像配准问题成为医学影像处理中重要的研究方向。
本文将介绍医学图像配准算法的研究现状，以及最新的研究成果。
一、医学图像配准的意义和挑战医学图像配准，即将多幅不同时间、不同设备、不同深度或不同模态的医学图像，通过一系列计算方法使它们在三维空间中重合或者呈现对应的几何关系。
医学图像配准的意义在于，它可以实现不同位置或不同设备下的影像数据间的信息对比和融合，以更好地辅助医生进行诊断和作出治疗决策。
医学图像配准几乎应用于所有医学成像领域，如计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、正电子发射断层成像(PET)、单光子发射计算机断层成像(SPECT)等。
由于医学图像配准中存在的挑战，如图像分辨率、损失、计算速度、配准准确度等，图像配准算法继续得到深入研究和探索。
二、医学图像配准算法的研究现状目前，医学图像配准算法主要可分为两类:基于特征的方法和基于强度的方法。
基于特征的配准方法将图像中物体的几何特征，如顶点、边缘、曲线、闭合轮廓等作为匹配对象并计算它们之间的相似性指标，如相对位置、一致性、刚性度量等。
基于强度的配准方法则是将体素或像素的灰度值作为匹配对象并计算匹配误差指标，如均方差、互信息、互相关系数等。
经典的基于特征的方法包括模板匹配(灰度共生矩阵)、形状匹配(角点检测、边/轮廓提取)、特征点匹配(角点、边界点、兴趣点等)等；常见的基于强度的方法包括互信息、互相关系数、均方误差、最小二乘法等。
在实际配准中，常采用两种或以上的方法进行整合以提高匹配精确度和鲁棒度，如模板匹配和互相关系数做相结合、互信息和特征点匹配同时使用等。
三、图像配准算法的研究进展和应用近年来，随着深度学习在医学图像处理中的广泛应用，配准算法也在逐渐向基于深度学习方法转变。
深度学习思想中最重要的是“端到端”的训练，使其可以从原始输入数据中学习出最优的特征和配准变换。
多源遥感影像的图像配准和分类技术研究
多源遥感影像的图像配准和分类技术研究遥感技术是以人造卫星、飞艇或航空器等高空平台获取地面信息的科学技术，具有广泛的应用领域，如气象、环境、农业、林业、水利等。
遥感图像配准和分类是遥感技术中的两项基础工作。
本文主要介绍多源遥感影像的图像配准和分类技术研究现状及发展趋势。
一、图像配准技术图像配准是指利用不同地物或相同地物在不同图像之间的相似性，把多幅遥感影像配准到同一坐标系下。
多源遥感影像的配准可以实现不同时间、不同分辨率、不同角度、不同传感器的遥感影像融合，从而提高对地观测数据的时空分辨率和准确性。
目前，图像配准技术主要分为两种方法：基于特征点匹配和基于区域匹配。
基于特征点匹配的方法通常采用尺度不变特征变换算法（SIFT）、加速稳健特征算法（SURF）等，能够应对遥感影像的旋转、平移和缩放等形变情况。
而基于区域匹配的方法则主要采用相似性矩阵算法（SSD）和归一化互相关算法（NCC）等，适用于处理多目标、弱纹理、复杂背景的遥感影像。
图像配准的关键在于选取合适的匹配算法和精确的粗配准参数估计方法，从而实现有效的图像区域匹配。
目前，随着深度学习、人工智能和卷积神经网络等技术的不断发展和应用，遥感图像配准的精度和速度都得到了极大地提高，并逐渐向自动化、智能化、高精度化方向发展。
二、图像分类技术图像分类是指根据遥感图像中的地物特征和空间分布规律，将其划分成不同的类别，以实现对遥感影像的目标提取和地物分类。
多源遥感影像的分类应用广泛，如城市土地利用监测、自然资源调查、农业生产管理等。
目前，图像分类技术主要包括基于经验规则、基于传统机器学习算法和基于深度学习算法等方法。
其中，基于经验规则的分类方法针对特定的地物类型和场景，采用专家规则和知识经验进行分类。
而基于传统机器学习算法的分类方法则主要包括最大似然法（ML）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等，可以根据大量标注样本进行学习和分类。
基于深度学习算法的分类方法则主要是基于卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，通过多层神经元进行特征提取和分析，进而实现高精度的分类。
医学图像配准算法研究
医学图像配准算法研究医学图像配准是一种将多个医学图像进行对齐，使不同患者或同一患者不同时间的医学图像能够进行比较和分析的技术。
医学图像配准是医学影像处理中的一项重要工作，可以大大提高图像的诊断和治疗效果。
本文将探讨医学图像配准算法的研究现状，以及未来的发展方向。
1. 医学图像配准算法的研究现状医学图像配准算法主要包括基于特征的方法和基于变换模型的方法。
其中，基于特征的方法主要是通过提取图像中的特征点，然后用匹配算法将这些特征点对应起来，最后通过求解变换矩阵将两幅图像进行配准。
常见的基于特征的方法包括SIFT算法、SURF算法、ORB算法等。
这些算法具有提取准确、匹配速度快的优点，但是对于大角度旋转、平移等变形不敏感，对于噪声和局部失真的影响较大。
基于变换模型的方法可以将医学图像配准问题看作是寻找一个使得两幅图像重叠度最高的变换矩阵的问题。
常用的变换模型包括仿射变换、透视变换和非线性变换等。
基于变换模型的方法具有对旋转、平移等整体变化具有良好的适应性，但是相对于基于特征的方法，其计算量较大，在实际应用中对算法的运行时间和精度有较高的要求。
在实际应用中，医学图像配准算法需要考虑到多种因素的影响，如噪声、不同成像设备的差异等。
近年来，基于深度学习的医学图像配准算法也得到了广泛关注，通过学习医学图像的特征和变换关系，可以实现更高质量的医学图像配准。
2. 医学图像配准算法未来的发展方向未来医学图像配准算法的发展方向主要有以下几个方面。
首先是精度和鲁棒性的提高。
医学图像配准算法需要具有高精度和鲁棒性才能适应复杂的医学图像分析和治疗工作。
未来的研究需要致力于将医学图像配准算法的精度和鲁棒性提高到新的水平。
其次是多模态医学图像配准的研究。
目前，大部分医学图像配准算法都是针对同一模态的医学图像进行研究的。
然而，随着科技的发展和医学影像技术的广泛应用，不同成像设备所采集的医学图像存在相互影响和差异，需要研究多模态医学图像配准算法来处理这些差异。
医学影像分析中的图像配准与分割技术研究
医学影像分析中的图像配准与分割技术研究随着医学影像技术的不断发展和普及，医学影像在临床诊断和治疗过程中起到了越来越重要的作用。
医学影像的准确配准与分割是医学影像分析的关键步骤，对于提取图像中感兴趣的解剖结构和病变区域，有助于医生做出准确的判断，进行精确的治疗。
本文将重点介绍医学影像分析中的图像配准与分割技术的研究进展和应用。
图像配准是指将不同角度、不同时间或不同模态的医学影像数据对齐到同一坐标系中，以便于进行比较和分析。
医学影像配准的目标是获得高度一致、相互对应的图像特征点，实现图像的重叠和对准。
图像配准主要有两种方法，即基于特征的配准和基于区域的配准。
基于特征的配准方法通过提取图像中的显著特征来进行匹配和配准。
常用的特征包括边缘特征、角点特征、纹理特征等。
例如，边缘特征在医学影像分析中被广泛应用，可以通过Canny边缘检测算法提取出图像中的边缘特征，然后利用匹配算法找到对应的特征点，最终完成图像的配准。
基于区域的配准方法则通过将图像分割为不同的区域，然后分别进行配准。
常用的图像分割算法包括阈值分割、基于区域增长的分割、基于聚类的分割等。
例如，基于聚类的分割方法可以将图像中相似的像素点聚类在一起，然后通过计算得到的特征向量进行匹配，最终完成图像的配准。
图像分割是将医学影像中感兴趣的结构或病变区域从背景中分离出来的方法，为后续的图像分析和处理提供了基础。
医学影像分割的目标是准确地提取出感兴趣的结构或病变区域，如肿瘤、组织等。
常用的图像分割方法包括基于阈值的分割、边缘检测、区域增长等。
基于阈值的分割方法是将图像中的像素按照一定的阈值进行分类，将大于阈值的像素分为一类，小于阈值的像素分为另一类。
这种方法简单易懂，但对于含有噪声和强度不均匀的医学影像容易产生较大误差。
边缘检测方法是通过检测图像中的边缘信息来进行分割，常用的算法有Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测方法可以提取到图像中的边缘信息，但对于复杂的结构和病变区域，边缘信息常常不够明显，容易导致分割结果不准确。
医学图像配准与重建技术研究
医学图像配准与重建技术研究摘要：医学图像是现代医学诊断和治疗的重要工具之一。
医学图像配准和重建技术的研究对于准确诊断和有效治疗具有重要意义。
本文将介绍医学图像配准和重建技术的研究进展、应用领域和挑战，并探讨未来的发展方向。
一、引言医学图像配准和重建技术是指将不同时间、不同模态、不同观察角度或不同患者之间的医学图像进行对齐和融合的方法。
配准和重建技术可以提高医学图像的分辨率、对比度和解剖结构的可视化程度，从而帮助医生准确诊断和制定治疗方案。
二、医学图像配准技术研究进展1. 刚体配准技术刚体配准技术是最基本的医学图像配准方法之一，它通过刚体变换将不同图像对准，常用于脑部和骨骼图像的对齐。
刚体配准技术的优点是简单、快速，但缺点是只适用于刚体变换，无法处理非刚体变形。
2. 弹性配准技术弹性配准技术是一种能够处理非刚体变形的医学图像配准方法。
弹性配准技术可以通过建立变形场模型来描述图像之间的形变关系，从而实现精确的图像配准。
弹性配准技术在脑部、心脏等器官图像配准中得到广泛应用。
3. 多模态图像配准技术多模态图像配准技术是指将不同模态的医学图像进行对齐。
不同模态的医学图像具有不同的特点和信息，通过多模态图像配准技术可以将这些信息进行融合，提高图像的可视化效果和信息含量。
多模态图像配准技术在肿瘤诊断、疾病监测等领域具有广泛应用价值。
三、医学图像重建技术研究进展1. CT重建技术CT（计算机断层扫描）重建技术是将从不同角度扫描得到的二维图像进行重建成三维图像的方法。
CT重建技术可以提高图像的分辨率和准确性，帮助医生更好地观察和分析病灶。
2. PET和MRI联合重建技术PET（正电子发射断层扫描）和MRI（磁共振成像）联合重建技术是将PET和MRI图像进行融合，从而在结构和功能上提供更详细的信息。
PET和MRI联合重建技术在肿瘤、神经退行性疾病等领域具有广泛应用前景。
四、医学图像配准与重建技术的应用领域1. 临床诊断医学图像配准和重建技术在临床诊断中起着重要作用。
图像配准技术进展研究
图像配准技术进展研究摘要:图像配准是图像处理领域的一个重要研究方向。
本文主要介绍了图像配准的定义、数学模型,以及图像配准的四个组成部分。
并针对现有两大类图像配准方法总结出了每种方法的配准操作过程,并针对两种方法的各自特点,分别进行了对比分析。
关键词:图像配准基于特征的方法基于灰度的方法1 图像配准简介图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。
因此,配准解决的关键问题就是寻找到两幅图像之间的空间变换关系模型,按变换模型对待配准图像进行变换操作,使它们在空间关系上达到一致,最终获得处在同一个坐标系的两幅图像。
2 图像配准的组成图像配准可以看作特征空间、搜索空间、相似性测度和搜索策略四个要素的组合。
(1)特征空间。
图像中点、线或面特征其特。
本身的信息量较小,无法直接参与特征匹配。
针对该类特征需要进一步的描述建立特征空间。
特征空间建立原则是:要最大程度凸显图像信息本身所具有的特性,以达到相同图像信息的高相似性和不同图像信息的大差异性。
例如:点特征可以使用邻域信息建立特征空间,面特征可以用不变矩建立特征空间等。
(2)搜索空间。
搜索空间是基准图像与待配准图像之间的空间变换模型。
针对不同类型图像之间成像畸变差异,配准问题要根据实际情况采用适当的搜索空间,目前比较常用的搜索空间有三种:仿射变换、投影变换和非线性变换。
由于图像坐标的整数特性,在变换之后还需进行插值处理。
常用的插值算法有:最近邻域法、双线性插值法和双三次卷积法等。
(3)相似性测度。
相似性测度用于评估从搜索空间中获得的一个给定的变换所定义的输入数据与参考数据之间的匹配程度,即图像配准的精度。
例如:两幅图像中分别有和个特征点,其中有对特征点为共有特征,则如何检测出两幅图像中的对相匹配点对即为相似性测度要解决的问题。
相似性度量方法随特征空间的不同而不同,常用的相似性测度有:灰度相关、相位相关、欧式距离、马氏距离、街区距离、Housdorff距离等。
图像配准技术的研究进展
图像配准技术的研究进展随着数字图像的广泛应用，图像配准的研究成为了计算机视觉领域中的热点问题。
图像配准的目的是将多幅图像对齐，让具有相似结构的区域对应起来，以实现图像的融合、匹配等处理操作。
本文将探讨图像配准技术的研究进展以及其在实际应用中的表现。
1. 传统图像配准技术传统的图像配准技术包括基于特征的方法和基于区域的方法。
特征点匹配方法主要通过检测图像特征点，并利用这些特征点在不同图像间进行匹配。
该方法可以快速检测到图像中的显著特征，例如角点、边缘等，并在不同图像间强行建立对应关系。
而基于区域的方法则是在一定的区域范围内对图像进行匹配，从而找到最相似的图像区域。
传统的基于区域的方法通常需要事先提取出图像的大量特征，如SIFT、SURF、ORB等，再进行匹配操作。
虽然这些方法在特征提取和匹配方面表现优秀，但是面对图像缩放、旋转、仿射变换等图像变形问题时，具有一定的局限性。
2. 基于深度学习的图像配准技术基于深度学习的图像配准技术近年来受到广泛关注。
在深度学习领域，通过大量数据的训练和神经网络的优化，可以产生高精度的预测结果。
基于深度学习的图像配准技术主要采用生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）等方法。
该方法结合了机器学习和计算机视觉领域的先进技术，利用神经网络自动提取图像特征，并通过反向传播算法得到误差梯度，以此更新网络参数，从而实现图像配准。
3. 非监督学习配准技术传统的图像配准方法需要预先对图像进行标记或选择特定的特征点，然后进行匹配操作。
而非监督学习配准技术则无需进行标记或人工选择特征点，它可以通过对抗学习中的自监督训练方法来直接学习图像间的变换关系，以实现图像配准。
该技术主要依赖于大量的数据集和强大的神经网络，可以实现更加准确的图像配准效果。
4. 实际应用图像配准技术在实际应用中有着广泛的发展和应用。
医学图像配准是其中的一项重要应用，例如医学影像中，通过对CT、MRI等多幅图像进行配准可以建立各种网格模型，以便医生更好地诊断疾病。
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。
多模态医学图像配准技术研究
多模态医学图像配准技术研究在医学图像分析与诊断领域中，图像配准技术无疑是非常重要的一项技术，它的主要任务是将不同成像模态下获取到的医学图像中的不同结构进行对齐。
因此，多模态医学图像配准技术的研究就显得尤为重要。
本文将从多个角度探讨多模态医学图像配准技术的相关研究进展。
一、多模态医学图像的成像实现多模态医学图像的成像实现一般采用以下几种方式：1. CTCT成像技术能够获取人体多个部位的不同层面结构的X线图像，因此在跨不同模态的图像配准中通常可以作为参考模态图像来使用。
但是，CT成像会对人体造成一定的辐射损伤，因此不宜过于频繁使用。
2. MRIMRI成像技术则采用强磁场和无线电波的相互作用实现成像，能够获取包括血流情况在内的详细结构信息。
但是，MRI成像技术也存在一些缺点，例如成像速度较慢、要求被检查者在长时间内保持静止等。
3. PETPET成像技术则主要通过注射放射性核素来实现成像，能够获取人体不同部位的代谢活动情况。
但是，PET成像也存在放射性关注的问题，因此在使用时需要注意安全。
二、多模态医学图像配准技术的研究现状多模态医学图像配准技术通常分为基于特征的配准方法和基于互信息的配准方法两种。
1. 基于特征的配准方法基于特征的配准方法通常通过选取匹配特征点实现图像配准。
其中，较为常见的特征点包括角点、边缘点、桥点等。
此外，基于特征的方法还可以采用基于结构灰度的配准方法。
2. 基于互信息的配准方法基于互信息的配准方法则是通过最大化两幅图像间的互信息量来实现配准。
互信息量在跨模态和同模态的配准中都有应用。
三、多模态医学图像配准技术的应用多模态医学图像配准技术在临床诊断中的应用非常广泛。
例如，结合MRI和CT图像配准可以实现医生在影像上直观观察身体内部结构及病灶位置；CT和PET 图像配准也可以为医生提供更加详细的疾病诊断依据。
此外，多模态医学图像配准技术还可以在导航手术、放疗计划、手术规划等方面起到重要的作用。
医学图像配准框架的研究进展及展望
性与通用性同样适用于非线性变化 ，经 网格 化
简单模 态中的灰度差异过高，而最大观测度 的
的 图像信息整合为全 图像 的虚 拟范围，便 可构 配准要求仅能提供灰度像素值 ，因此 目 前其 线
造 出利于随时 自由变化 的图像 空间。而基 于样 性规律的研究方 向仍然 以最小距离测度为主 。
似性模型测度等 。对于不 同物 理模型的设计方
式 ，能够有 效提 高医学图像配准关键技术的精
准度 ，进而为临床 医学提供更 为客观 和可靠的 数据信息 。
相似 性模 型测度 是近 些年来 的研究发现 ， 在参考 图像与浮动 图像之间选取相似度较 高的 物理模型 ，能够有效配置两幅 医学 图像 的匹配
种方 式可 以简单解释图像本身 的判断标准 ，但 用 于医学 图像配准 的技 术应用 中，其 中最 大互 是相 对缺 乏调整局部变化的方式 。后期使用 的
信 息测度 、最大 互相关测度 、最小 距离测 度都
【 关键词 】医学图像 配准框 架 研 究进展
样 条法极大改善 了图像输出 的变化空 间，从参 可 以实现 更为广泛 的空 间阈值探 析。而 Ｊ ｓ测 考 图像和浮动图像中明确一组相对稳 定的控制 度 与 ＨＡＵＳ ＤＯＲ Ｆ距离测度也是基于 以上理论
互 也 是 其 发 展 初 衷 ，而 实 现 相 似 性 模 型测 度 的
对 于 多幅 图像 进行 对 准时 ，同样 需要 对重 叠 图像进行定量分析 ，那 么必须 对所有图像进行 更为严谨 的对齐 ，也就 是医学领域中需要图像 配准 的现实 需求 。而医学图像的配准框架需要
保 持 一 系 列 图片 中 的 空 间 变 化 不 产 生 位 移 ，达
医学影像中的图像配准技术研究
医学影像中的图像配准技术研究近年来，医学影像技术不断发展并被广泛应用于临床医疗、疾病诊断和治疗等方面，其中图像配准技术是医学影像技术的重要一环。
本文旨在介绍医学影像中的图像配准技术及其研究进展。
一、概述图像配准技术是将不同位置、角度、采集时间或模态的图像进行匹配、对齐和融合的过程。
它可以提高医学影像的准确性和可靠性，减少误诊和漏诊的风险。
目前，常用的图像配准技术包括刚性配准、非刚性配准和多模态配准。
刚性配准是指在图像中只考虑平移、旋转和缩放操作来实现图像匹配的技术，常用于同一体位下的多张影像匹配。
非刚性配准是指在图像中考虑形变、弯曲等变换来实现图像匹配的技术，常用于不同体位或非同一时间点的图像匹配。
而多模态配准是指在图像中考虑多个模态下的匹配问题，例如将CT图像与MRI图像进行注册。
二、刚性配准刚性配准是医学影像中最简单和最常用的配准方法之一。
它能够将同一体位下的多张影像进行匹配，一般采用类似于标记点对齐、互相关等算法实现。
其中最常见的方法是基于互相关的配准方法。
互相关是一个计算两图像间相关性的函数，其计算方法是将一个图像视为一个模板，移动另一个图像的像素点，算出两个图像间所有移动情况下的相关性，即可确定最优的匹配位置。
刚性配准方法虽然在图像匹配方面快速有效，但是在医学影像分析中遇到的问题却是多样的，因为很多情况下对象并没有长期保持同一位置，这时候便需要用到非刚性配准技术。
三、非刚性配准1. 非线性变换法非线性变换法是一种基于形状对齐的配准方法，可以实现非刚性图像配准问题。
该方法的基本原理是，对于特定的影像皮层特征点进行配准，然后将边界进行拉伸，就可以实现两个影像的相互匹配，达到图像配准的目的。
这种方法可以保证配准结果的合理性和可靠性，但是由于其复杂性和计算量的增加，运行速度比线性方法更慢。
2. 仿射变换法仿射变换法是一种在医学影像配准中常用的非刚性配准方法。
该方法能够实现医学影像的旋转、平移、缩放等变换操作。
利用深度学习进行医学像配准与配对的研究进展
利用深度学习进行医学像配准与配对的研究进展相伴已久的深度学习技术，如今在医学领域掀起了一股研究热潮。
医学图像配准与配对是其中一个备受关注的课题，本文将介绍利用深度学习进行医学图像配准与配对的研究进展。
一、引言医学图像配准与配对是指将来自不同时间点、不同影像设备采集的医学图像进行精确对齐和匹配的过程，对临床诊断和治疗起着重要作用。
然而，传统的配准与配对方法通常依赖于手工提取特征，并且受限于人工规则和计算能力，难以处理大规模和复杂的医学图像数据。
二、深度学习在医学图像配准与配对中的应用深度学习技术的兴起为解决医学图像配准与配对问题提供了新的思路和方法。
以下是深度学习在医学图像配准与配对中的应用进展：1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最早应用于医学图像配准与配对的技术之一。
通过多层卷积和池化操作，CNN能够从医学图像中提取出丰富的特征表示，从而实现图像的配对和配准。
2. 对抗生成网络（GAN）对抗生成网络是一种能够生成逼真图像的深度学习模型。
在医学图像配准与配对中，GAN可以通过生成对抗的方式，将来自不同来源的医学图像进行配对，从而实现图像的配准。
3. 基于注意力机制的模型注意力机制是深度学习中一种常用的技术，能够模拟人类视觉系统在感知物体时的注意力过程。
在医学图像配准与配对中，基于注意力机制的模型能够自动识别医学图像中的重要区域，从而实现图像的精确配准和匹配。
三、深度学习在医学图像配准与配对中的优势相比于传统的医学图像配准与配对方法，利用深度学习进行医学图像配准与配对具有以下优势：1. 自动化：深度学习模型可以通过学习大规模图像数据中的特征表示，实现对医学图像的自动配准和配对，减少了人工干预的需求。
2. 鲁棒性：深度学习模型具有较强的泛化能力和鲁棒性，能够处理多种类型和来源的医学图像数据，并在复杂的实际应用场景中保持较高的配准质量和匹配准确度。
3. 时间效率：深度学习模型能够利用并行计算的优势，实现高效的图像配准与配对过程，大大提高了数据处理和分析的效率。
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第１４卷第６期２００７年１２月电光与控制ＥＵ￡ＣＴＲＯＮＩＣＳＯＰＴＩＣＳ＆ＣＯＮＴＲＯＬＶ０１．１４№．６Ｄｅｅ．２００７文章编号：１６７１—６３７Ｘ（２００７）０６—００９９—０７图像配准技术研究进展刘松涛，杨绍清（海军大连舰艇学院信息与通信工程系，辽宁大连１１６０１８）摘要：图像配堆是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提。
其应用遍及军事、遥感、医学和计算机视觉等多个领域。
筒要回顾了图像配准技术的发展史和研究现状．重点阐述了当前的技术热点和应用趋势，最后展望了进一步的研究方向。
关键词：图像配准；信息论；非刚性配准；虚拟结构中图分类号：Ｖ２４３．６文献标识码：ＡＰｒｏｇｒｅｓｓｉｎｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓＬＩＵＳｏｎｇ—ｔａａ，ＹＡＮＧＳｈａｏ—ｑｉｎｇ（Ｏｅｐｔ．ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ＣｏｍｍｔｍｉｃｄｉｏｎＥｔ，ｇ泌ｒｉｔ，．ｇ，ＤａｆｉａｎＮａｖａｌＡｃａｄｅｍｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０１８，舀白Ⅺ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｉｓｅｓｓｅｎｔｉａｌｆｏｒａｌｌｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓｔａｓｋｓｌｉｋｅｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ，ｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃａｎｄｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｔｉｓｕｓｅｄｗｉｄｅｌｙｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｓｙｓｔｅｍ，ｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｉｎｇ，ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ，ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ｅｔｃ．Ｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙａｎｄｃｕｒｒｅｎｔｅｔａｔｕｓｏｆｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｉｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄｋｅｆｌｙｗｉｔｈｅｍｐｈａｓｉｓｏｎｉｔｓｃｕｒｒｅｎｔｔｅｃｈｎｉｃａｌｈｏｔｓｐｏｔｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｒｅｎｄｓ．Ｓｏｍｅｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇａｓｐｅｃｔｓｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｓｔｕｄｙａ”ｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｉｎｔｈｅｅｎｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ；１１０ｎ—ｒｉｇｉｄｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ｖｉｒｔｕａｌｓｔｒｕｃｔＵｒｅ０引言图像配准是许多应用问题必须的预处理步骤，比如：时序图像的变化检测或多模图像融合，这些问题遍及军事、遥感、医学、计算机视觉等多个领域。
许多领域都需要图像配准，实际应用过程可能会有所不同，但其中关键的因素是类似的。
概括地说，图像配准是对取自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两橱或多幅图像进行最佳匹配的过程，包括像素灰度匹配和空间位置对齐。
配准方法的分类可以依据不同的准则。
Ｂｒｏ．ｗｎ…依据变换模型的复杂程度对配准方法进行分类，并归纳了配准技术的实现步骤：特征空问、相似度测量、搜索空间和策略。
Ｍａｉｎｔｚ”１等则提出了９收稿日期：２００６—０３—０９修回Ｅｔ期：２００６—０５—１５基金项目：国防预研基金资助项目（５１４０３０３０６０４ＪＢｌ４０Ｉ）；国家自然科学基金资助项目（６０５７２１６０）作者简介：荆松涛（１９７８一），男，河南孟津人，博士，主要研究方向为图像融合、耳标识别、成像跟踪、ＤＳＰ开发等。
条分类准则，依次为：图像维数、配准特征的来源、变换模型、坐标变换域、交互性、优化策略、成像模式、配准对象、配准目标的特点等。
作者参考Ｂｒｏｗｎ和Ｍａｉｎｌｚ的分类方法，将配准技术概括为８个方面，包括：配准对象、特征提取、特征匹配、变换模型、优化策略、坐标变换与插值、系统实现及算法评估，并考虑每项内容的技术特性进行细分，然后依据某一算法的创新点进行分类。
囊括所有方法的分类准则是不存在的，所提方法侧重于从总体上对配准方法进行考察，是一种相对能反映配准方法本质特征的分类方法。
依据新的分类准则，作者已对图像配准技术的８个子方向进行了系统研究ｕＪ。
１发展史和研究现状国外从２０世纪６０年代就开始在图像配准领域进行研究“】，但直到１９８０年代才开始引起学者们的关注。
到上世纪末，单模图像配准问题已基本解决，但多模图像配准由于涉及模式和领域的复杂性．仍需密切关注。
国际上对图像配准技术曾做过调查”】，其结论是１９９０年代初技术文献明显增加。
而１００电光与控制第１４卷国内从１９９０年代初才开始涉足此领域。
下面依据科研分布情况对当前图像配准技术的研究现状进行阐述。
通过对研究成果（比如：硕、博士论文）相对集中的科研机构或技术人员进行分析，可以很好地把握该领域的研究广度和深度。
１）ＵＭＣＵ（ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭｅｄｉｃａｌＣｅｎｔｅｒＵｔｒｅｃｈｔ，Ｎｅｔｈ－ｅｒｌａｎｄｓ）图像科学所。
以ＭａｘＡ．Ｖｉｅｒｇｅｖｅｒ教授为代表，研究兴趣包括计算机视觉和医学成像的所有方面。
文献［６］综述了该所上世纪最后１０年的研究情况，重点在图像配准、图像分割和可视化。
２）ＶＵ（ＶａｎｄｅｒｂｉｌｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＵＳＡ）电子工程与计算机科学系。
以Ｊ．ＭｉｃｈａｅｌＦｉｔｚｐａｔｒｉｃｋ教授为代表，研究兴趣在医学成像，医学图像处理，图像配准、图像制导手术。
３）ｓｕ（ｓｙｒａｃ∞ｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＵＳＡ）电子工程与计算机科学系。
以ＰｒａｍｏｄＫ．Ｖａｒｓｈｎｅｙ教授为代表，研究兴趣在隐藏武器探测。
文献［７］综述了其课题小组近１０年的研究情况。
４）ＫＣＬ（Ｋｉｎｇ’ｓＣｏｌｌｅｇｅＬｏｎｄｏｎ）医学成像科学组。
以ＤｅｒｅｋＬ．Ｇ．Ｈｉｌｌ教授为代表。
研究兴趣在图像配准、多模图像制导手术、ＭＲＩ运动纠正、形状分析等，著有《医学图像配准》。
５）ＷＳＵ（ＷｒｉｇｈｔＳｔａｔｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＵＳＡ）计算机科学工程系。
以ＡｒｄｅｓｈｉｒＧｏｓｈｔａｓｂｙ教授为代表，近２０年来，一直致力于图像配准技术研究。
他是图像融合系统研究的发起者，并创立了以研究和发展图像配准及融台技术为目的的公司。
６）美国ＮＡＳＡ空间飞行中心。
以ＪａｃｑｕｅｌｉｎｅｋＭｏｉｇｎｅ教授为代表．为图像配准在遥感领域应用作了大量工作，涉及多种技术在该领域的应用，诸如小波多分辨率策略以及互相关、互信息、Ｈａｎｓｄｏｒｆｆ距离等相似度测量。
７）２０世纪９０年代初国内开始进行图像配准技术的研究，文献［８—９］应该是比较早的研究成果。
２技术热点图像配准技术的文献浩如烟海。
通过对当前技术热点的分析，不仅体现了该领域存在的问题，也揭示了进一步的研究方向。
２．１传感器校正图像配准是与获取待配准图像的传感器紧密联系的。
在图像获取之前解决图像配准问题的方法之一是构造一种能够同时获得多种模式图像的成像装置。
这是今后实现图像配准技术的一个重要发展方向。
文献［１０】提出了一种距离图像扫描机制，可以不需配准就能融合数据。
通过研究成像设备参数可以有效地消除图像间差异。
文献［１１］利用传感器参数进行图像配准。
系统中传感器光轴一致，有相同的中心，则图像只反映了视场角和空间分辨率的不同。
根据传感器参数，对图像剪切、缩放、重采样和插值，可直接匹配视场角和空间分辨率。
基于成像模型的配准方法是建立在图像空间和地面物理空间之间严格的几何变换基础上，需要准确的传感器位置和姿态参数以及数字高程模型（ＤＥＭ）的支持。
文献［１２１在配准由飞机或其他空中平台拍摄的地面上的景物图像时，考虑到配准的精度和实时性，采用了基于成像模型的配准方法，克服了传统配准方法在图像出现较大扭曲时的不足。
２．２信息论技术最近几年，以信息论为基础的图像配准方法越来越受到研究者的关注。
其理论依据是：同一目标的两个图像所反映的信息必具有某种内在的关联。
随着两幅图像对齐程度的变化，这种关联也随之变化，当互信息达到最大时，则认为两幅图像已配准。
１９９５年，Ｖｉｏｌａ“”和Ｃｏｌｌｉｇｎｏｎ“４１等人分别独立地把交互信息引人图像配准领域，为多模态图像配准提出了一种新的思路。
互信息配准的计算量很大，文献［１５］提出的非线性迭代方法明显降低了计算量，并在其后的研究中证明，该方法是有效的。
文献［１６］提出用非等距离的快速Ｆ肼变换来计算互信息，不仅提高了配准速度，也改善了配准精度。
文献［１７］认为互信息法在图像之间差异太大时将失效．所以在配准从ＭⅡ（ＭｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌＴｈｅｒｍａｌＩｍ，ａｂｅｔ）获得的多光谱图像时，将互信息做了多变量推广。
在多光潜图像之间采用循环的相似度匹配原则，较好地实现了多光谱图像配准。
互信息测度通常基于ｓｈａｎｎｏｎ熵定义，文献［１８］展示了基于ｒｅｎｙｉ熵的互信息测度，在许多情况下都显示了优越性。
文献［１９］则研究了ｔｓａｌｌｉｓ熵，认为相比ｓｈａｎｎｏｎ墒，具有更好的配准精度和收敛速度。
除了互信息外，信息论还提供了许多其他方式的测度，文献［２０］对其作了全面论述和比较。
２．３非刚性配准非刚性配准是当前的研究热点，集中在医学领域。
文献［４，２１—２２］是关于非刚性配准的文献综述ｐ第６期刘松涛等：图像配准技术研究进展１０１非刚性配准方法主要有基于空同变换的配准方法和基于物理模型的配准方法两大类。
基于空间变换的非刚性配准方法采用图像的空间变换来拟台图像的变形，常用方法有多项式法、基函数法、样条函数法等。
在基于物理模型的配准方法中，不同图像之间的差异被认为是由一种物理变形引起的。
基于物理模型的配准方法就是构造能够拟合这种变形的物理模型，主要的物理模型有弹性模型、粘性流体模型和光流场模型。
文献【２３］将所有非线性配准算法归结在一个变化框架下，并在此框架下，提出了一种基于曲率的图像配准算法。
２．４复合配准复合配准适宜于待配准图像之间有较大的尺寸比例差别、较大的旋转角及较大的平移，甚至还伴随着各自图像的畸变，或存在较严重的几何校正残余误差。
复合配准有３种复合方式：结合基于特征和基于灰度的配准方法、结合图像中不同的特征以及变换模型分解。
１）基于特征和基于灰度的配准方法。
文献［２４］提出的复合配准算法包括了基于边缘的方法和基于光流估计的配准算法，但边缘需要匹配，而光流场估计对光照和对比度的大变化不适应。
为了改进算法的不足，文献［２５］在特征匹配阶段使用了Ｈａｕｓ－ｄｏｒｌｔ距离。
２）图像中不同特征结合。
文献［２６］提出将区域轮廓和内部解剖点共同作为匹配特征实现弹性配准。
３）变换模型分解。
文献［２７］通过分段仿射变换逼近透视变换，从而简化其参数计算。
文献［２８］通过ｗｈｉｔｅｎｉｎｇ变换将一般仿射变换问题转化成刚体变换，极大地简化了问题模型。
２．５变换模型的特性大多数图像配准技术中存在一个共同的问题，即图像Ａ到曰的估计变换不是丑到Ａ变换的逆，这种菲一致性起因于匹配策略没能很好地描述图像闯的对应关系。
文献［２９］提出了一种联合估计图像间的正向和反向变换的方法，保证了正向和反向变换的互逆性。
文献［３０］进一步明确指出配准变换不一致是由相似度测量的不对称造成的。