图像配准
图像配准
图像配准介绍----图像配准的应用领域
• 计算机视觉
--视频监控----对跟踪的目标区域进行配准
--人脸识别
图像配准介绍----图像配准的应用领域
• 医学 --不同模态的（CT,MRT）----配准后进行融合可以得到 更多的信息 --单模态-----同一病人不同时间，不同病人之间的
图像配准介绍----图像配准的应用领域
刚体变换是平移、旋转与缩放的组合，适用于具有相同视角，但 拍摄位臵不同的来自同一传感器的两幅图像的配准。刚体变换模 ( x2 , y2 ) 分别为参考图像和待配准图像中对应的 型下，若点 ( x1 , y1 ) ， 两点，则它们之间满足以下关系：
x2 cos y sin 2
图像配准技术
郑雪梅
内容概要
1.图像配准介绍
2.图像配准的分类
3.图像配准的一般步骤 4.图像配准的主要方法 5.部分配准算法的实验结果 6.图像配准的评价
图像配准介绍----图像配准的定义
• 什么是图像配准？ 图像配准可以视为源图像和目标图像关于空间和灰度的映射关系：
I 2 ( x, y) g ( I1 ( f ( x, y)))
等作为两幅图像配准的参考信息。
图像配准的分类
• 按图像配准的应用领域分类 --军事，医学，遥感，计算机视觉 按配准图像的来源分类 --不同视点的图像配准（多视点分析）：目的在于获取更大范围的 二维视角或重构被摄场景的三维信息。应用实例：遥感—被摄区域 图像镶嵌、计算机视觉—形状恢复； --不同时间的图像配准（多时段分析）：目的在于寻找并度量两幅 不同时间内拍摄的图像中场景的变化。应用实例：遥感—区域规划、 计算机视觉——运动跟踪、医学成像—肿瘤病变检测、白天和黑夜 的场景以及夏天和冬天的图像特征研究；
医学影像处理中图像配准的使用教程
医学影像处理中图像配准的使用教程医学影像处理是指利用计算机科学和技术对医学图像进行处理和分析的过程。
图像配准是医学影像处理中一项非常重要的技术，它可以将不同时间、不同位置、不同模态的医学图像进行对齐，方便医生进行观察和分析。
本文将为您介绍医学影像处理中图像配准的使用教程。
一、图像配准的定义和作用图像配准是将不同图像的特征点进行对应，通过变换和调整，使得图像在空间上达到最佳的匹配，从而实现不同图像的对齐。
图像配准在医学影像处理中的作用主要有以下几个方面：1. 临床诊断：配准后的图像可以更好地显示病灶的位置、形状和大小，帮助医生更准确地进行病情评估和诊断。
2. 治疗规划：配准后的图像可以用于制定治疗计划，帮助医生精确确定手术切除范围、放疗区域等。
3. 病变监测：通过定期对配准后的图像进行对比，可以观察病变的生长和变化，评估治疗效果。
二、图像配准的基本原理图像配准主要包括特征提取、特征匹配、变换模型和优化算法等几个步骤。
下面我们将逐一介绍。
1. 特征提取：特征是指图像上具有一定代表性的点、线或区域，例如角点、边缘等。
特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性的特征点。
2. 特征匹配：特征匹配是将待配准图像的特征点与参考图像的特征点进行对应和匹配。
3. 变换模型：变换模型是指利用数学方法对待配准图像进行变换的模型，常用的变换模型有平移、旋转、缩放、仿射变换和非刚体变形等。
4. 优化算法：优化算法是为了找到最佳的变换参数，使得配准后的图像与参考图像在某种准则下最为接近。
常用的优化算法有最小二乘法、最大似然估计和梯度下降等。
三、图像配准的步骤和技术实现图像配准的具体步骤和技术根据不同的图像类型和配准要求可能会有所不同。
以下是一个常见的图像配准步骤和技术示例：1. 图像预处理：对待配准的图像进行预处理，包括去噪、增强和裁剪等操作，以提高后续步骤的配准效果。
2. 特征提取：从待配准图像和参考图像中提取特征点。
常用的特征点包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。
图像配准
其中， 度。
和
表示边缘概率密度，
表示联合概率密
图像配准——一般流程
图像配准——实验
• PSO算法
• PSO算法图像配准（进行中）
• QPSO算法图像配准 • PSO和Powell算法结合 • …….
பைடு நூலகம்
粒子群优化算法（PSO）
假设在一个 D 维的目标搜索空间中，有 N 个粒子组成一个群落，其中第 i个粒子表示为一个 D维的向量
r
c
c
粒子群优化算法（PSO）&图像配准
粒子群优化算法（PSO）&图像配准
这图像是我想用配准得到图像再进行配 准，所以我加了一个循环语句
粒子群优化算法（PSO）&图像配准
图像配准——后期计划
搜索最新关于粒子群图像配准的文献
继续上述的粒子群图像配准实验
实现量子行为粒子群图像配准实验
谢谢！
图像配准——研究现状
——吴一全于2014年提出了一种利用双树复小波变换和SURF的图像配准算 法。首先利用双树复小波变换将参考图像和待配准图像分解为低频部分和高 频部分,选取其对应的低频部分作为SURF算法的输入图像,得到两者的粗匹配 结果;然后通过RANSAC算法对粗匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,解决了 SURF算法存在较多错误匹配点对的问题,同时计算出最佳匹配的变换模型参 数;最后根据该变换模型参数对待配准图像进行几何变换,经双线性插值确定 灰度,完成图像的配准。 ——李伟峰于2014年提出了一种改进的Hausdorff距离及相应的图像匹配算 法。首先采用基于SIFT的特征提取方法,提取多尺度图像间的尺度不变特征; 然后利用Hausdorff距离作为适应度函数,通过遗传算法寻求图像间的几何变 换参数;最后将待配准图像经过几何变换以及重采样与参考图像匹配,实现多 尺度遥感图像的配准。 ——潘婷婷于2014年提出一种量子行为的粒子群优化算法(QPSO)和Powell 法相结合的多分辨率搜索优化算法。该算法将量子行为的粒子群优化算法 (QPSO)与Powell法结合起来对二维的MRI图像进行配准。
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。
计算机视觉中的图像配准与目标检测算法
计算机视觉中的图像配准与目标检测算法图像配准与目标检测算法在计算机视觉中扮演着重要的角色，它们可以帮助计算机系统更好地分析和理解图像信息。
图像配准是指将两幅或多幅图像中的对应点一一对应起来，以便在匹配这些图像时获得更加准确的结果。
而目标检测算法则是用来识别图像中特定目标的算法，例如人脸、车辆、动物等。
本文将介绍图像配准和目标检测算法的基本原理和常用方法，以及它们在计算机视觉领域中的应用。
一、图像配准算法1.1基本原理图像配准是通过计算机算法将两幅或多幅图像中的相关特征点进行匹配，以获得这些图像之间的几何变换关系。
这些特征点可以是角点、边缘、纹理等，通过对这些特征点进行匹配，可以得到这些图像之间的旋转、平移、缩放等变换关系。
图像配准的主要目的是将不同条件下获取的图像进行精确对准，从而获得更加准确的匹配结果。
1.2常用方法（1）特征点匹配特征点匹配是图像配准算法中最常见的方法之一，它通过对图像中的特征点进行匹配来获得图像之间的几何变换关系。
这些特征点可以是由角点检测算法检测出的角点，也可以是由边缘检测算法检测出的边缘点等。
在特征点匹配中，通常会使用一些匹配算法来寻找图像中对应的特征点，常用的匹配算法有最近邻匹配、RANSAC算法等。
（2）基于图像内容的配准基于图像内容的配准是一种能够自动进行图像配准的方法，它不需要事先提取出特征点，而是直接对整幅图像进行匹配。
这种方法通常会使用图像相似度度量来进行匹配，例如结构相似度(SSIM)度量、互相关等。
基于图像内容的配准在匹配结果的准确性和鲁棒性方面往往比特征点匹配方法更好，但计算复杂度较高。
1.3应用场景图像配准算法在计算机视觉中有着广泛的应用场景，例如医学影像配准、遥感影像配准、工业检测等。
在医学影像配准中，图像配准算法可以帮助医生更好地对比不同时间或不同条件下的患者影像，从而更准确地诊断疾病。
在遥感影像中，图像配准算法可以将同一地区不同时间的遥感影像进行配准，以获得地表特征的变化情况。
图像匹配获奖课件
比值为常数时取极大值为1。但实际上两幅不同图像旳P值
介于0和1之间，极难到达理想值。根据经验取某个阈值P0， 假如P> P0，则匹配成功； P< P0，则匹配失败。
金字塔模板匹配
为了加紧搜索速度，诸多影像匹配 措施使用金字塔影像。
对影像进行一次采样率为1/n(n=2,3) 旳重采样，即把影像旳每n×n个像 素变为一种像素，这么就得到一对 长、宽都为原来1/n旳影像，把它 作为金字塔旳第二层。
再进行一次模板匹配。 假如影像尺寸不是尤其大，能够只用两层金字塔。
基于特征旳配准算法
基于特征旳算法(feature-based matching)先提取图像 明显特征，再进行特征匹配，大大压缩了图像信息旳数据 量，同步保持了图像旳位移、旋转、百分比方面旳特征， 故在配按时计算量小，速度较快、鲁棒性好。当两幅图像 之间旳线性位置关系不明确时，应使用基于特征旳匹配。
张立华等将待匹配旳两个二维点集分别转化成为一种n维空 间中旳向量, 对这两个向量中旳各元素进行简朴旳排序来处 理点集匹配问题。
田原等经过建立一种图像点集间距离旳描述措施，提出基 于点集不变性匹配旳目旳检测与辨认措施。
舒丽霞等用Hausdorff 距离对两特征点集进行匹配, 得到点 集间旳仿射变换关系。
6 (20 02 )[(30 12 )2 (21 03 )2 ] 411(30 12 )(21 03 )
7 (321 03 )(30 12 )[(30 12 )2 3(21 03 )2 ] (30 312 )(21 03 ) [3(30 12 )2 (21 03 )2 ]
匹配两个特征点集旳实质是找到它们旳同构子集。 要用到较多旳数学知识。
点模式匹配
Pengyu Hong等用图论旳措施，把两点集看作两个无向图， 然后提取它们旳同构子图，但其算法复杂，只能用于匹配 简朴图片（如商标），对于复杂图片计算量过大。
ENVI对图像进行配准校正拼接裁剪
ENVI对图像进行配准校正拼接裁剪ENVI在图像处理领域被广泛应用，其中配准、校正、拼接和裁剪是常见且重要的操作。
本文将介绍ENVI在图像配准校正拼接裁剪方面的基本原理和操作步骤。
一、图像配准图像配准是将多幅图像对准到一个统一的坐标系统中，使它们具有相同的尺度、旋转和平移。
ENVI提供了多种图像配准方法，包括基于特征点匹配的自动配准和基于控制点辅助的手动配准。
1. 自动配准ENVI的自动配准功能利用图像中的特征点进行匹配，通过计算特征点的几何变换关系来实现配准。
使用该功能时，首先选择一个参考图像，然后选择其他需要配准的图像。
ENVI将自动检测并匹配这些图像中的特征点，并计算图像之间的几何变换关系，最终实现图像的配准。
2. 手动配准对于某些情况下自动配准效果不佳或需要更精确的配准结果的场景，ENVI提供了手动配准功能。
该功能需要用户手动在图像中添加控制点，根据已知的地理坐标信息进行匹配。
通过选择足够数量的控制点，并进行几何变换，可以实现更准确的图像配准结果。
二、图像校正图像校正是指通过去除图像中的变形、噪声、光照等因素，使得图像更加准确和清晰。
ENVI提供了多种图像校正方法，如大气校正、几何校正等。
1. 大气校正在遥感图像处理中，大气校正是一个重要的步骤。
ENVI提供了不同的大气校正模型，如基于大气遥感参数的MODTRAN模型、Atmospheric and Topographic Correction (ATCOR)模型等。
用户可以根据实际需求选择合适的大气校正方法对图像进行校正，以消除大气干扰，还原地物的真实信息。
2. 几何校正几何校正是指将图像中的地物从图像坐标转换为地理坐标，使得图像与实际地理位置相符。
ENVI提供了自动几何校正功能，可以使用地面控制点或地面矢量数据进行几何校正。
通过选择合适的校正方法和参考数据，可以将图像校正为具有地理坐标的图像。
三、图像拼接图像拼接是将多幅图像按照空间位置进行组合，生成一幅更大尺寸的图像。
图像配准
主要包括：a、互相关法：在目标图像S（i,j）上寻找与参考图像的临时窗口W(l，m)最相似的窗口Si,jM(l,m)，用互相关相似性测度：
b、最大互信息法：一个系统中包含另一个系统的信息的多少
熵H(A)=- ，a∈A
随机变量A、B的联合熵：H(A,B)= - ，a∈A，b∈B
两系统间的互信息I(A,B)=H(B)-H(B/A)
=
算法流程：
人机交互
二、理论基础
1、空间变换方式：
1)rigid变换：任意两点间距离变换前后保持不变
2)affine变换：变换前后平面中，任意两条直线的平行关系保持不变
3)projective变换：直线变换后仍为直线，但相互平行关系不保证
4)curved变换：直线很可能被映射成曲线
2、插值方法：
1）最近邻插值（NN）：把离插值点距离最近的点的灰度值赋给插值点。
f(n)=f(v),v=argmin(d(n,ni))
2）双线性插值（BI）：分别沿两个坐标方向取线性插值
f(n)=∑wif(ni)，wi为权重，与到n距离成反比
3）部分体积插值法（PV）:根据权重分配，将联合直方图上各像素对的频度值以小数增加
h(f(u),f(vi))=h(f(u),f(vi))+wi,wi为权重
一、概述
1) 配准步骤：
N
Y
2、本质：定义一个相似度测试，并寻找一个空间变换关系使得经过变换后的两幅图像的相似性达到最大。
校正范围：全局/局部
变换方式：线性：刚性rigid/仿射型affine/投射型projective
非线性：曲线型curved
耦合紧密
医学影像处理中的图像配准算法实现技巧
医学影像处理中的图像配准算法实现技巧医学影像处理在现代医学诊断中起着至关重要的作用。
而图像配准作为其中重要的一环，是将不同影像之间进行准确的位置、尺度和方向的对齐，以实现医学影像的比较、融合和分析。
本文将介绍医学影像处理中的图像配准算法实现技巧。
一、图像配准概述图像配准是指将一组图像中的目标物体进行精确定位和对齐。
医学影像处理中的图像配准旨在准确地比较不同时间点或不同影像模态的医学图像，以便更好地追踪疾病的进展和评估治疗效果。
二、图像配准的算法医学影像图像配准的算法可以分为以下几类：1. 特征点匹配算法特征点匹配算法是一种常用的图像配准方法。
该方法通过检测图像中的特征点，并找到这些特征点之间的对应关系，从而实现图像的对齐。
常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。
首先，算法会在图像中提取特征点，并计算每个特征点的描述子。
然后，通过计算特征点描述子之间的相似度，找到最佳匹配。
最后，通过对特征点的位置进行配准，实现图像的对齐。
2. 基于互信息的配准算法互信息是一种常用的图像配准衡量指标，用于评估两幅图像的相似性。
基于互信息的配准算法主要包括归一化互信息（NMI）和互信息标准差（MIS）等。
该方法通过计算图像中的灰度直方图，并结合互信息来衡量两幅图像的相似度。
然后，通过优化配准变换参数，使得互信息最大化，实现图像的配准。
3. 基于变形场的配准算法基于变形场的配准算法利用变形场来描述图像的形变情况，并通过优化变形场来实现图像的对齐。
典型的基于变形场的配准算法有Thin-Plate Spline（TPS）和B-spline等。
该方法首先计算图像的像素点之间的位移，然后通过插值方法生成变形场。
最后，通过优化变形场的参数，实现图像的对齐。
三、图像配准的应用图像配准在医学影像处理中广泛应用于以下领域：1. 临床诊断医学影像图像配准可以提供医生在不同时间点或不同影像模态下进行疾病比较和评估的依据。
例如，在肿瘤的持续监测中，医学影像配准可以实现不同时间点下肿瘤的精确测量和比较。
图像处理中图像配准算法的使用技巧
图像处理中图像配准算法的使用技巧图像配准是图像处理中常见的任务之一，它是指将两幅或多幅图像在空间上进行对齐的过程。
通过图像配准，我们可以使得不同来源、不同角度或者不同感光条件下获取的图像能够准确对齐，从而方便后续的图像分析与处理。
本文将介绍常见的图像配准算法以及它们的使用技巧。
一、基本概念与原理在开始介绍图像配准算法之前，我们首先来了解一些基本概念与原理。
1. 图像配准的目标图像配准的目标是通过对两幅或多幅图像进行变换，使得它们在某种准则下达到最佳的对齐效果。
常见的配准准则包括最小化均方误差、最大化互信息等。
2. 变换模型图像配准的核心是通过对图像进行一定的变换，将它们对齐。
常用的变换模型包括平移、旋转、缩放、仿射变换等。
不同的变换模型适用于不同的应用场景。
3. 配准误差评估在进行图像配准后，我们需要对配准结果进行评估。
常见的评估指标包括均方差、互信息、相对误差等。
二、常见的图像配准算法1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准算法。
它通过在图像中提取特征点，然后在两幅或多幅图像中寻找对应的特征点，最后利用对应的特征点计算出图像之间的变换关系。
常见的特征点匹配算法包括SIFT、SURF、ORB等。
使用技巧：- 在选择特征点时，应选择具有鲁棒性和独特性的点，避免选择到噪声点或者重复点。
- 对于大场景或者复杂场景，可以先对图像进行分区域处理，以降低计算量并提高匹配的准确性。
- 在进行特征点匹配时，可以使用RANSAC算法去除误匹配的点，提高匹配结果的准确性。
2. 相关性匹配法相关性匹配法是一种基于图像之间的互相关性进行配准的算法。
它通过计算图像之间的互相关系数，来寻找最佳的配准变换关系。
这种方法相对于特征点匹配法更加直接，适用于一些相对简单的图像。
使用技巧：- 在计算互相关系数时，可以使用加速技术，如傅里叶变换、局部相干性算法等，提高计算效率。
- 在进行配准时，可以先进行图像的预处理，如亮度调整、去噪等操作，提高配准效果。
计算机视觉中的图像配准技巧(五)
图像配准是计算机视觉领域中的一个重要技术，它是指将多幅图像或不同波段的图像进行空间或属性的对齐，目的是为了实现图像的融合、分析和处理。
在医学影像、遥感、地理信息系统、机器视觉等领域都有广泛的应用。
本文将从图像配准的定义、应用、方法和挑战等方面展开探讨。
一、图像配准的定义及应用图像配准是指将两幅或多幅图像进行几何变换，使得它们在同一坐标系下对齐的过程。
图像配准技术在医学影像中的应用尤为广泛，比如将不同时间拍摄的病灶影像进行配准，可以帮助医生观察病变的发展和变化；在遥感影像中，将不同波段或不同角度拍摄的影像进行配准，可以实现地物的精确提取和监测。
此外，在机器视觉中，图像配准也是实现目标检测、跟踪和识别的重要前提。
二、图像配准的方法图像配准的方法有很多种，主要包括特征点匹配、区域匹配和基于深度学习的配准方法。
其中，特征点匹配是最常用的一种方法，它通过寻找图像中的关键点，然后计算这些关键点之间的相似性，从而实现图像的配准。
区域匹配则是将图像分割成小块，在不同图像之间寻找相似的区域进行配准。
而基于深度学习的配准方法则是近年来兴起的一种新方法，它利用深度神经网络学习图像之间的映射关系，实现高精度的配准。
三、图像配准的挑战图像配准虽然在实际应用中有着广泛的前景，但是在实际操作中也存在一些挑战。
首先是图像配准的精度和鲁棒性问题，特别是在图像存在噪声、变形、遮挡等情况下，传统的图像配准方法往往难以取得理想的效果。
其次是图像配准的计算复杂度和效率问题，尤其是对于大尺寸、高分辨率的图像，传统的配准方法往往需要耗费大量的时间和计算资源。
此外，图像配准的自动化和实时性也是一个亟待解决的问题，尤其是在一些对时间要求较高的应用场景中，比如医学影像的手术导航等。
四、图像配准的未来发展趋势随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，图像配准技术也将迎来新的发展机遇。
一方面，基于深度学习的图像配准方法将成为未来的发展趋势，通过大数据和强大的计算能力，深度学习可以学习到更加复杂的图像特征，实现更加精准的配准效果。
计算机视觉中的图像配准方法
计算机视觉中的图像配准方法图像配准是计算机视觉中的一个重要问题，它指的是将多幅图像对齐，使它们在空间上达到一致。
在实际应用中，图像配准能够用于医学影像处理、遥感图像分析、机器人导航等各种领域。
本文将介绍几种常见的图像配准方法，它们分别是特征点匹配、互信息、局部相关性和归一化互相关。
1. 特征点匹配特征点匹配是一种常用的图像配准方法，它通过寻找图像中具有鲁棒性的特征点，并将这些特征点在不同图像中进行匹配。
常见的特征点包括角点、边缘和尺度不变特征点(SIFT)等。
特征点匹配的步骤主要包括特征提取、特征描述和特征匹配。
2. 互信息互信息是一种常用的图像配准度量方法，它可以通过比较两幅图像的统计特性来评估它们之间的相似度。
互信息的计算公式为：MI(X,Y) = ΣΣ p(X,Y) * log2(p(X,Y) / (p(X)*p(Y)))其中，p(X,Y)表示联合概率分布，p(X)和p(Y)分别表示边缘概率分布。
互信息值越大，表示两幅图像之间的相似度越高。
3. 局部相关性局部相关性是一种基于图像像素的配准方法，它通过计算两幅图像之间的相关性来确定图像的平移和旋转差异。
局部相关性的计算公式为：R(u,v) = Σ Σ w(x,y) * I1(x-u,y-v) * I2(x,y)其中，R(u,v)表示相关性，w(x,y)表示窗口函数，I1和I2分别表示待配准图像的像素灰度值。
通过找到相关性值最大的平移和旋转参数，可以实现图像的配准。
4. 归一化互相关归一化互相关是一种基于像素级别的图像配准方法，它通过计算两幅图像之间的互相关系数来评估它们之间的相似度。
归一化互相关的计算公式为：NCC(u,v) = Σ Σ (I1(x-u,y-v) - μ1)(I2(x,y) - μ2) / (√(σ1^2 * σ2^2))其中，NCC(u,v)表示归一化互相关系数，μ1和μ2分别表示两幅图像的平均灰度值，σ1和σ2表示两幅图像的标准差。
图像处理中的图像配准算法研究
图像处理中的图像配准算法研究引言：在当今数字图像处理领域，图像配准是一个重要的研究领域。
图像配准是指将一组图像或多个图像从不同的角度，不同的尺度或不同的时间点获取的图像进行对齐，以便于进行图像融合、特征提取、目标识别等后续处理。
目前，针对图像配准问题的算法有很多，包括基于特征的配准算法、基于区域的配准算法等。
本文将重点介绍几种常见的图像配准算法及其应用。
一、特征点匹配算法特征点匹配是图像配准中的一项关键任务。
特征点是图像中具有显著性特征的点，如角点、边缘点等。
特征点匹配算法通过比较不同图像中的特征点坐标，并寻找匹配点对，从而实现图像的对齐。
1.1 SIFT算法尺度不变特征转换（SIFT）是一种经典的特征点提取算法，它通过检测图像的极值点来生成特征点，并提取这些点的局部特征描述子。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，对图像的噪声和变形具有较好的鲁棒性。
在图像配准中，可以通过对两幅图像提取SIFT特征点，并使用特征点匹配算法寻找匹配点对，进而实现图像的配准。
1.2 SURF算法加速稳健特征（SURF）是一种在SIFT算法基础上发展起来的特征点提取算法，它采用积分图像技术加速特征点检测和特征描述子计算过程。
SURF算法相比于SIFT算法具有更快的计算速度和更好的旋转不变性。
在图像配准中，SURF算法也被广泛应用于特征点匹配过程。
二、基于区域的配准算法除了特征点匹配算法外，基于区域的配准算法也是一种常用的图像配准方法。
该方法通过选择图像中的区域并对其进行拟合，实现图像的对齐。
2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种用于图像增强和对比度增强的方法，它通过对图像中像素值的分布进行调整，使得图像的灰度级均匀分布。
在图像配准中，可以通过对需要配准的图像进行直方图均衡化处理，从而实现图像的对齐。
2.2 模板匹配模板匹配是一种基于区域的图像配准方法，它通过选择一个参考图像和一个待配准图像，并在待配准图像中搜索与参考图像最相似的区域。
图像配准
图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
配准技术的流程配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到匹配的特征点对；然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数：最后由坐标变换参数进行图像配准。
而特征提取是配准技术中的关键，准确的特征提取为特征匹配的成功进行提供了保障。
因此，寻求具有良好不变性和准确性的特征提取方法，对于匹配精度至关重要.研究工作图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。
总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。
比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。
基本方式图像配准的方式图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其它的相关图像与之配准，其坐标系统是任意的。
绝对配准是指先定义一个控制网格，所有的图像相对于这个网格来进行配准，也就是分别完成各分量图像的几何校正来实现坐标系的统一。
本文主要研究大幅面多图像的相对配准，因此如何确定多图像之间的配准函数映射关系是图像配准的关键。
通常通过一个适当的多项式来拟合两图像之间的平移、旋转和仿射变换，由此将图像配准函数映射关系转化为如何确定多项式的系数，最终转化为如何确定配准控制点（RCP）。
图像配准方法目前，根据如何确定RCP的方法和图像配准中利用的图像信息区别可将图像配准方法分为三个主要类别：基于灰度信息法、变换域法和基于特征法[1]，其中基于特征法又可以根据所用的特征属性的不同而细分为若干类别。
图像配准_精品文档
简单分割→迭代分割（亚像素 精度）→大尺度→使用距离变 换的虚拟圆思想→基于Harris 角点检测器及边缘的仿射不变
领域→MSER
一、特征检测（Feature detection）
线特征（Line features）
检测方法
特征实例
演化
Canny 检测器
general line segments, object contours, coastal lines, roads or elongated anatomic structures in medical imaging
轮廓点的切线斜率，线长的直方图、最小圆半径、重 心、邻域形变类型、轮廓链码
—— 几何方向
线 ——
线特征点的角度直方图 最长结构和角度、MVLT
计算旋转角度 可用于所有特征
二、特征匹配（Feature matching）
2.3 松弛法（Relaxation methods）
解决一致标志问题，可对线特征、角特征使用该方法，此外还 有回溯法（Backtracking）
三、变换模型估计（Transform model
1 全局匹配模型（ Global mapping models ）
它是使用最小二乘法对所有控制点来估计匹配函数及其参 数，亦称形状保持匹配，对旋转、平移和尺度保持不变；
一般模型（两个控制点）：
三、变换模型估计（Transform model
1 全局匹配模型（ Global mapping models ）
图像配准的方法可大致分为两大类
一、特征检测（Feature detection） 二、特征匹配（Feature matching） 三、变换模型估计（Transform model estimation） 四、图像重采样和变换（ Image resampling and
图像处理中的图像配准算法技巧分享
图像处理中的图像配准算法技巧分享图像配准是指将两幅或多幅图像中的相同场景进行几何变换，使得它们在像素级别上对应一致。
在图像处理领域，图像配准是一个重要的任务，它广泛应用于医学影像分析、机器视觉、遥感影像处理等领域。
本文将重点介绍图像配准算法中的关键技巧和常用方法。
一、预处理在进行图像配准之前，预处理是必不可少的一步。
预处理可以包括图像去噪、图像增强、图像旋转翻转等操作。
其中，图像去噪可以减少图像配准时由于噪声引起的对应关系错误，可以使用各种滤波器如均值滤波器、中值滤波器等；图像增强可以增强图像的对比度和边缘信息，可以使用直方图均衡化、拉普拉斯算子等方法；图像旋转翻转可以将图像调整到一致的方向，可以使用旋转操作、翻转操作等。
二、特征提取特征提取是图像配准的核心环节之一。
通过提取图像的特征点或特征描述子，可以在不同图像中找到对应的点，从而建立起它们之间的映射关系。
常用的特征点检测算法包括Harris角点检测算法、SIFT算法、SURF算法等，这些算法可以在图像中检测到关键的局部区域，并计算出其特征描述子；常用的特征描述子算法包括SIFT描述子、SURF描述子、ORB描述子等，这些算法可以将特征点的局部区域转换为具有描述性信息的向量。
三、特征匹配特征匹配是建立起两幅图像之间对应关系的关键步骤。
通过将图像中提取出的特征点或特征描述子进行匹配，可以找到两幅图像中对应的点集。
常用的特征匹配算法有暴力匹配算法、kd树匹配算法、RANSAC算法等。
在进行特征匹配时，需要考虑到匹配的准确性和鲁棒性，可以使用距离阈值、相似性度量等方法进行筛选和优化。
四、几何变换几何变换是将图像进行配准的关键步骤之一，它可以通过对图像进行旋转、平移和缩放等操作，使得两幅图像之间的对应点对齐。
常用的几何变换方法有仿射变换、透视变换等。
仿射变换是一种线性变换，可以实现图像的旋转、平移和缩放等操作；透视变换则可以处理更复杂的图像变换，例如图像的投影变换等。
图像配准
line intersections, road crossings, centroids of water regions, oil and gas pads, high wavelet variance points, local curvature transform， Harris detector， discontinuities, inflection points SUSAN method of curves, local extrema of wavelet transform, the most distinctive points , and corners
三、变换模型估计（Transform model
1 全尿匹配模型（ Global mapping models ）
它是使用最小二乘法对所有控制点来估计匹配函数及其参 数，亦称形状保持匹配，对旋转、平移和尺度保持丌变；
一般模型（两个控制点）：
三、变换模型估计（Transform model
1.相关法（及归一化相关法）
2.互信息法 3. （变换域）Fourier变换法 二、基于特征的方法 1.固定特征描述子法
2.金字塔法
3.小波变换法
图像配准的方法可大致分为两大类
一、特征检测（Feature detection） 二、特征匹配（Feature matching） 三、变换模型估计（Transform model estimation） 四、图像重采样和变换（ Image resampling and transformation ）
二、特征匹配（Feature matching）
计算机视觉中的图像配准方法
计算机视觉中的图像配准方法在计算机视觉领域，图像配准是一项重要的技术，用于将两幅或多幅图像对齐以便进行比较、融合或者其他后续处理。
图像配准可以用于医学影像、遥感图像、安防监控等众多领域，其准确性对于后续分析的结果至关重要。
本文将介绍几种常用的图像配准方法。
一、特征点匹配法特征点匹配法是一种常见且广泛使用的图像配准方法。
该方法基于图像中的特征点，通过在两幅图像中提取特征点并找到对应关系，从而将两幅图像对齐。
对于特征点的提取，常见的算法包括SIFT、SURF、ORB等。
这些算法通过局部特征的描述，将图像中的特征点提取出来，并计算特征点的描述子。
在匹配过程中，可以使用暴力匹配算法或者基于FLANN 的快速匹配算法。
特征点匹配法的优点是可以在图像具有较大变形的情况下保持较好的配准性能，而其缺点是对于纹理缺乏明显特征或存在视差较大的区域，会出现匹配错误的情况。
二、基于区域的图像配准方法基于区域的图像配准方法以图像的一些特定区域为基础进行配准。
该方法在医学影像领域较为常见，如脑部MRI图像的配准。
在这种方法中，通常首先选择一些显著的图像区域作为配准参考，可以是人眼识别的解剖结构或者其他特征明显的区域。
然后，通过提取这些区域的特征并进行匹配，实现图像的配准。
基于区域的图像配准方法的优点是可以更好地处理缺失纹理或大面积变形的情况，而其缺点是对于纹理稀疏或者不连续的区域，可能无法找到有效的配准特征。
三、基于图像变换的配准方法基于图像变换的配准方法通过对图像进行变换和变形，实现图像的对齐。
常用的变换包括平移、旋转、缩放、仿射变换等。
在这种方法中，首先需要确定变换模型，根据具体需求选择适当的变换模型。
然后，通过优化匹配误差，估计出最优的变换参数，使得两幅图像尽可能一致。
基于图像变换的配准方法的优点是可以在图像中存在较大形变或者变形的情况下实现配准，同时可以控制图像变换的参数进行精细调整。
然而，该方法也存在计算复杂度高和模型选择的挑战。
测绘技术中的图像配准精度评估方法
测绘技术中的图像配准精度评估方法引言：图像配准是测绘技术中的一个重要环节，用于将多个图像对应位置进行匹配，以实现同一地区不同时间的影像数据的重叠与整合。
然而，由于图像获取与处理过程中的误差，图像配准的精度评估成为提高制图质量的关键。
本文将介绍测绘技术中常用的几种图像配准精度评估方法。
1. 目标点对比法目标点对比法是常用的图像配准精度评估方法之一。
该方法主要依据图像上已知地物的位置信息，例如控制点、特定建筑物等，通过计算配准后的图像与真实位置的偏差来评估图像配准的精度。
具体操作是在配准后的图像上选择几个目标点，并通过实地测量或其他高精度数据进行对比，计算其偏差值，来衡量配准的精确程度。
2. 重采样精度评估法重采样是图像配准中常见的处理方法，通过重采样算法将原始图像的像素点映射到新的图像上。
为了评估图像配准的精度，可以通过计算重采样过程中像素值的变化来进行精度评估。
例如，可以在配准前后的图像上选择一定数量的像素点，并计算这些像素点在重采样过程中的值变化。
通过比较变化值的大小，可以得出图像重采样的精度。
3. 空间几何精度评估法空间几何精度评估法是通过对比配准前后图像的几何特征，来评估图像配准的精度。
一种常见的方法是选择配准前后图像上的几个重要地物，比如建筑物的角点，然后计算它们在两幅图像上的位置偏差。
通过对比位置偏差的大小，可以评估图像配准的几何精度。
4. GCP精度评估法GCP是指地理控制点，它们的位置在测绘过程中通过GPS测量或其他高精度测量方法进行确定。
测绘技术中常常使用GCP来提高图像配准的精度。
GCP精度评估法通过选择几个GCP，并计算其在配准前后图像上的坐标差异，来评估图像配准的精度。
较小的坐标差异意味着更准确的配准结果。
5. 像素匹配精度评估法像素匹配是图像配准中常用的方法之一，它通过计算图像间的相似性来找到对应的关系。
像素匹配精度评估法主要通过样本块的像素匹配，对比匹配前后的图像块，计算均方根误差（RMSE）来评估图像配准的精度。
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作业三图像配准
一、实验题目：
图(a)是一幅参考图像，图(b)是因垂直和水平切变产生几何畸变的输入图像，选用合适的约束点配准这两幅图像。
注：参考图像已提供，由参考图像，可通过水平偏移20像素和垂直偏移200像素得到输入图像（图(b)）
(a) 参考图像(b) 输入图像
二、实验代码：
function Main()
baseIm= imread('Fig0237.tif');%读入基准图像
[inputIm,map] = imread('t.tif');%读入待配准图像
A=[621 257];B=[403 443];C=[644 823];D=[472 606];%select_point函数选取坐标点
A1=[620 75];B1=[393 329];C1=[622 640];D1=[456 471];
input_points=[A;B;C;D];
base_points=[A1;B1;C1;D1];
%input_points_corr = cpcorr(input_points,base_points,input,base);
%%选择变换类型，不同的变换类型配准精度不一，选择最优配准即可
type ='affine';% 'similarity'%'affine' %'piecewise
linear'%'nonreflectivesimilarity'%'piecewise linear'%;
txpz(baseIm,inputIm,input_points,base_points,type);
End
function txpz(baseIm,inputIm,input_points,base_points,type)
%%求出从待配准图到基准图的坐标变换关系
T = cp2tform(input_points,base_points,type);
%%将待配准图放到基准图的坐标系下，xRange是横坐标的取值范围，yRange是纵坐标的取值范围,
%%Reg是配准后的图像
[Reg xRange yRange] =imtransform(inputIm,T);
[m1,n1,p1] = size(baseIm);
[m2,n2,p2] = size(Reg);
%从配准后的大图中截取与基准图等大的局部图像
rowStart = ceil(-yRange(1));
rowEnd = floor(-yRange(1)+m1);
colStart = ceil(-xRange(1));
colEnd = floor(-xRange(1)+n1);
regIm = Reg(rowStart:rowEnd,colStart:colEnd,:);
%写图像
imwrite(regIm,['name' type '.bmp']);
%显示配准结果图
figure;
subplot(131);imshow(baseIm);title('BaseImage');
subplot(132);imshow(inputIm);title('InputImage');
subplot(133);imshow(regIm);title(['Registration Image using ' type]); end
三、实验结果：
（图一）
（图二）。