張穎 曹璐云 湖南信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院

圖像配準(zhǔn)技術(shù)

張穎 曹璐云 湖南信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院

圖像配準(zhǔn)是解決圖像融合、圖像鑲嵌和變化檢測(cè)等問(wèn)題的必要前提，其廣泛應(yīng)用于軍事、遙感、醫(yī)學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域。本文簡(jiǎn)要介紹圖像配準(zhǔn)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，它的應(yīng)用以及相關(guān)算法。

圖像配準(zhǔn) 小波變換

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，單一傳感器圖像提供的信息逐漸不能滿(mǎn)足應(yīng)用的需求，往往通過(guò)多幅圖像的融合達(dá)到所要的效果，由于不同傳感器的成像機(jī)理不同，獲取圖像的時(shí)間、角度、環(huán)境也不同，使得待融合的圖像需先進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。圖像配準(zhǔn)應(yīng)用十分廣泛，除了在圖像融合領(lǐng)域的應(yīng)用外，還應(yīng)用于許多其他領(lǐng)域，例如航空航天技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、圖像鑲嵌、圖像融合、目標(biāo)識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像分析、機(jī)器人視覺(jué)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。

1 圖像配準(zhǔn)概述

其中，f代表二維的幾何變換函數(shù)；g表示一維的灰度變換函數(shù)。

配準(zhǔn)的主要任務(wù)就是尋找最佳的空間變換關(guān)系f與灰度變換關(guān)系g，使兩幅圖像實(shí)現(xiàn)最佳配準(zhǔn)。

2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r及應(yīng)用

由于多源圖像配準(zhǔn)技術(shù)在眾多領(lǐng)域的重要作用和廣泛應(yīng)用，國(guó)內(nèi)外的研究者對(duì)于其進(jìn)行了廣泛和深入的研究，在算法上有了很大的提升。但目前研究中還存在很多困難，特別是圖像或數(shù)據(jù)類(lèi)別差異大（如光學(xué)與SAR圖像）、波段差異大（如可見(jiàn)光與長(zhǎng)波紅外圖像）等情況下的圖像高精度、自動(dòng)配準(zhǔn)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，更是存在較大的困難。

圖像配準(zhǔn)技術(shù)最早在七十年代，由美國(guó)提出，起初運(yùn)用于飛行器導(dǎo)航、導(dǎo)彈制導(dǎo)等領(lǐng)域，并得到了美國(guó)軍方的大力支持和資金上輔助。經(jīng)歷二十余年的研究，最終成功地將該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于潘興Ⅱ式中程導(dǎo)彈和戰(zhàn)斧式巡航導(dǎo)彈上。八十年代之后，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)，中外學(xué)者對(duì)圖像配準(zhǔn)技術(shù)展開(kāi)了深入的研究，并在各個(gè)領(lǐng)域取得廣泛的應(yīng)用，如模式識(shí)別、自動(dòng)導(dǎo)航、醫(yī)學(xué)診斷、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域。

圖像配準(zhǔn)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都呈現(xiàn)出各自的特點(diǎn)和適用性，都是根據(jù)各自具體的應(yīng)用背景，并需要結(jié)合實(shí)際情況而特殊定制，使得圖像配準(zhǔn)技術(shù)同時(shí)具有相似性和差異性。

3 圖像配準(zhǔn)分類(lèi)及重要算法

3.1 按圖像空間維數(shù)分類(lèi)

按圖像的空間維數(shù)分類(lèi)，可以分為2D配準(zhǔn)和3D配準(zhǔn)。2D配準(zhǔn)是指兩幅二維空間圖像間的配準(zhǔn)，3D配準(zhǔn)是指兩幅三維圖像間的配準(zhǔn)。

3.2 按交互性分類(lèi)

按配準(zhǔn)的交互性過(guò)程可以分為人工配準(zhǔn)、半自動(dòng)配準(zhǔn)和全自動(dòng)配準(zhǔn)。

3.3 按空間變換模型分類(lèi)

兩幅圖像間的空間幾何變換模型f可用空間變換模型進(jìn)行描述，空間變換模型可以分為剛體變換、仿射變換、投影變換和非線性變換。

3.4 按變換函數(shù)作用域分類(lèi)

根據(jù)空間幾何變換函數(shù)的作用域，配準(zhǔn)可以分為全局變換和局部變換。

3.5 按圖像來(lái)源和成像部位分類(lèi)

按照配準(zhǔn)圖像的來(lái)源可分為同一患者的圖像配準(zhǔn)、不同患者的圖像配準(zhǔn)和患者與圖譜之間的配準(zhǔn)。

3.6 按成像模式分類(lèi)

按成像模式分可以分為單模態(tài)圖像配準(zhǔn)和多模態(tài)圖像配準(zhǔn)。

3.7 按控制點(diǎn)分類(lèi)

可以分為基于外部控制點(diǎn)的配準(zhǔn)和基于內(nèi)部控制點(diǎn)的配準(zhǔn)。

3.8 按圖像配準(zhǔn)過(guò)程分類(lèi)

按配準(zhǔn)過(guò)程可以分為基于特征的圖像配準(zhǔn)和基于灰度的圖像配準(zhǔn)。

在基于圖像特征的配準(zhǔn)技術(shù)中，目前運(yùn)用比較成熟的圖像特征包括點(diǎn)特征、直線段、邊緣、輪廓、閉合區(qū)域和統(tǒng)計(jì)距等。特征提取算法可分為點(diǎn)特征提取算子（如Harris算子和Susan算子）、線特征提取算子，隨著邊緣檢測(cè)和圖像分割等技術(shù)的快速發(fā)展，基于輪廓、邊緣和區(qū)域的配準(zhǔn)方法正逐漸成為研究的熱點(diǎn)?；谔卣鞯姆椒ㄍ哂胁僮骱?jiǎn)單、配準(zhǔn)速度快、精度較高的特點(diǎn)，但卻同時(shí)也存在缺點(diǎn)，如需要人工干預(yù)、特正點(diǎn)的獲取比較困難等；基于灰度的圖像配準(zhǔn)直接利用整幅圖像的灰度對(duì)兩幅圖像之間的相似性進(jìn)行度量，基于灰度的配準(zhǔn)方法的優(yōu)勢(shì)在于只對(duì)圖像的灰度進(jìn)行處理，可以避免主觀因素的影響。常見(jiàn)的算法有最大互信息法、相關(guān)法、條件熵法、聯(lián)合熵法、傅里葉變換法、小波變換法等。傅里葉變換和小波變換方法比較易于硬件實(shí)現(xiàn)。

4 總結(jié)

本文對(duì)圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹，給出了圖像配準(zhǔn)的定義、分類(lèi)以及相關(guān)算法，對(duì)從事本方向研究的人員具有一定的參考價(jià)值。

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