图像配准算法研究(1)

1、Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 1 图像配准算法研究图像配准算法研究 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 2 图像配准是指对从不同传感器、不同时相、不图像配准是指对从不同传感器、不同时相、不 同角度所获得的两幅或多幅图像进行最佳匹配的处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。图像配准需要分析各分量图像上的几何畸理过程。图像配准需要分析各

2、分量图像上的几何畸 变，然后采用一种几何变换将图像归化到统一的坐变，然后采用一种几何变换将图像归化到统一的坐 标系统中。在配准过程中，通常取其中的一幅图像标系统中。在配准过程中，通常取其中的一幅图像 作为配准的标准，称之为参考图像；另一幅图像作作为配准的标准，称之为参考图像；另一幅图像作 为配准图像。为配准图像。 v 图像配准的定义图像配准的定义 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 3 v 图像配准的基本流程图像配准的基本流程 Copyright by ARTCOM PT

3、All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 4 v 图像配准方法的分类图像配准方法的分类 根据配准使用的特征，图像配准的方法大致可分为根据配准使用的特征，图像配准的方法大致可分为 三类：三类： (1)基于图像灰度的配准算法。首先从参考图像中提取目基于图像灰度的配准算法。首先从参考图像中提取目 标区作为配准的模板，然后用该模板在待配准图像中滑标区作为配准的模板，然后用该模板在待配准图像中滑 动，通过相似性度量动，通过相似性度量(如相关系数法、差的平方和法、差如相关系数法、差的平方和法、差 的绝对值法、协方差法的绝对值法、协方差法

4、)来寻找最佳匹配点。来寻找最佳匹配点。 (2)基于图像特征的配准算法。该算法是以图像中某些显基于图像特征的配准算法。该算法是以图像中某些显 著特征著特征(点、线、区域点、线、区域)为配准基元，算法过程分为两步：为配准基元，算法过程分为两步： 特征提取和特征匹配。首先从两幅图像中提取灰度变化特征提取和特征匹配。首先从两幅图像中提取灰度变化 明显的点、线、区域等特征形成特征集。然后在两幅图明显的点、线、区域等特征形成特征集。然后在两幅图 像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对 应关系的特征对选择出来。对于非特征像素点利用插值应关系的特征对选

5、择出来。对于非特征像素点利用插值 等方法作处理推算出对应匹配关系，从而实现两幅图像等方法作处理推算出对应匹配关系，从而实现两幅图像 之间逐像素的配准。之间逐像素的配准。 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 5 v 图像配准方法的分类图像配准方法的分类 (3)基于对图像的理解和解释的配准算法。这种配准算基于对图像的理解和解释的配准算法。这种配准算 法不仅能自动识别相应像点，而且还可以由计算机自动识别法不仅能自动识别相应像点，而且还可以由计算机自动识别 各种目标的性质和相互关系

6、，具有极高的可靠性和精度。这各种目标的性质和相互关系，具有极高的可靠性和精度。这 种基于理解和解释的图像配准涉及到诸如计算机视觉、模式种基于理解和解释的图像配准涉及到诸如计算机视觉、模式 识别、人工智能等许多领域。不仅依赖于这些领域中理论上识别、人工智能等许多领域。不仅依赖于这些领域中理论上 的突破，而且有待于高速度并行处理计算机的研制。的突破，而且有待于高速度并行处理计算机的研制。 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 6 v 图像配准的三要素图像配准的三要素 一般图像配准

7、的过程主要涉及到图像的特征空间、相似性一般图像配准的过程主要涉及到图像的特征空间、相似性 测度和搜索策略这三个方面。我们称这三个方面为图像配准的测度和搜索策略这三个方面。我们称这三个方面为图像配准的 三要素，它们决定了图像配准的精度和速度三要素，它们决定了图像配准的精度和速度。 按照配准过程中采用的特征类型，图像配准可分成两类：按照配准过程中采用的特征类型，图像配准可分成两类： 基于灰度的配准和基于特征的配准的方法。基于灰度的配准和基于特征的配准的方法。 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company

8、LogoLogo 7 v 基于图像灰度的配准方法基于图像灰度的配准方法 基于图像灰度的配准方法是直接利用图像的灰度值来确基于图像灰度的配准方法是直接利用图像的灰度值来确 定配准的空间变换，其中充分利用图像中所包含的信息，从定配准的空间变换，其中充分利用图像中所包含的信息，从 而也称为基于图像整体内容的配准方法。这类方法的核心思而也称为基于图像整体内容的配准方法。这类方法的核心思 想是认为参考图像和待配准图像上的对应点及其周围区域具想是认为参考图像和待配准图像上的对应点及其周围区域具 有相同或者相似的灰度，并以灰度相似为基础采用相似度函有相同或者相似的灰度，并以灰度相似为基础采用相似度函 数，然

9、后寻找一组最优的几何变换参数使得相似度函数最大，数，然后寻找一组最优的几何变换参数使得相似度函数最大， 从而实现图像的配准。在两幅图像灰度信息相似的情况下，从而实现图像的配准。在两幅图像灰度信息相似的情况下， 常用的匹配方法有：互相关法常用的匹配方法有：互相关法(Cross-correlation)，序，序 贯相似检测算法贯相似检测算法(Sequential Similarity Detection Al gorithms, SSDA)以及最大互信息法。以及最大互信息法。 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr

10、 Company LogoLogo 8 v 基于图像灰度的配准方法基于图像灰度的配准方法 虽然基于灰度的图像配准方法实现简单，但存在着如下虽然基于灰度的图像配准方法实现简单，但存在着如下 缺点：缺点： (1)对图像的灰度变化比较敏感，尤其是非线性的光照变化，对图像的灰度变化比较敏感，尤其是非线性的光照变化， 将大大降低算法的性能；将大大降低算法的性能； (2)计算的复杂度高；计算的复杂度高； (3)对目标的旋转，形变以及遮挡比较敏感。因此这种方法对目标的旋转，形变以及遮挡比较敏感。因此这种方法 通常并不单独用在遥感图像配准中。通常并不单独用在遥感图像配准中。 Copyright by ARTC

11、OM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 9 v 基于特征的图像配准方法基于特征的图像配准方法 基于特征的图像配准方法可以克服利用图像灰度信息进行基于特征的图像配准方法可以克服利用图像灰度信息进行 图像配准的缺点，主要体现在以下三个方面：图像配准的缺点，主要体现在以下三个方面： (1)图像的特征点比图像的象素点要少很多，因此大大减少了图像的特征点比图像的象素点要少很多，因此大大减少了 配准过程的计算量；配准过程的计算量； (2)特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏

12、感，可以大大提 高配准的精确程度；高配准的精确程度； (3)特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图 像形变以及遮挡等都有较好的适应能力。像形变以及遮挡等都有较好的适应能力。 因此，其在图像配准领域得到了广泛应用。基于特征的图因此，其在图像配准领域得到了广泛应用。基于特征的图 像配准方法有两个重要环节：特征提取和特征匹配。像配准方法有两个重要环节：特征提取和特征匹配。 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 10 v

13、基于特征的图像配准方法基于特征的图像配准方法 基于特征的图像配准方法的基本步骤 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 11 v 基于特征的图像配准方法基于特征的图像配准方法 基于特征点的配准方法的缺点：目前大多数的遥感图像配准基于特征点的配准方法的缺点：目前大多数的遥感图像配准 系统都采用基于特征点的配准方法，以交互或自动的方式选择必系统都采用基于特征点的配准方法，以交互或自动的方式选择必 要的控制点，但这些系统不能很好地适用于自动处理大量的数据，要的控制点，但这些系统不能很

14、好地适用于自动处理大量的数据， 原因是特征点或控制点的选取是一项耗时、耗力的工作，在要求原因是特征点或控制点的选取是一项耗时、耗力的工作，在要求 实时处理的应用中，这种方法是不现实的。同时自动配准要考虑实时处理的应用中，这种方法是不现实的。同时自动配准要考虑 是精度问题，因为在卫星遥感图像中自动地确定有效的、精确的是精度问题，因为在卫星遥感图像中自动地确定有效的、精确的 控制点有时是困难的，太少的点、不准确的点或者分布不均匀的控制点有时是困难的，太少的点、不准确的点或者分布不均匀的 点被选取都可能导致配准的误差，而且这种情况是经常发生的。点被选取都可能导致配准的误差，而且这种情况是经常发生的。

15、 基于特征的要求图像比较清晰，能选出特征点，线，区域即：基于特征的要求图像比较清晰，能选出特征点，线，区域即： 基于特征点的局部自动配准的一个前提是，能够从图像中准确提基于特征点的局部自动配准的一个前提是，能够从图像中准确提 取点特征。图像模糊，这必然使得点特征的提取比较困难，更加取点特征。图像模糊，这必然使得点特征的提取比较困难，更加 容易漏选特征点和产生伪特征点，从而导致配准精度不高。容易漏选特征点和产生伪特征点，从而导致配准精度不高。 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLog

16、o 12 v 基于小波变换的图像自动配准算法基于小波变换的图像自动配准算法 其基本思想是：在对大尺度遥感图像进行配准时，为了降低其基本思想是：在对大尺度遥感图像进行配准时，为了降低 运算量，提高速度，利用小波变换的多分辨率特性，首先在低运算量，提高速度，利用小波变换的多分辨率特性，首先在低 分辨率图像上获得一组配准参数，然后以此为初始值，再向高分辨率图像上获得一组配准参数，然后以此为初始值，再向高 分辨率方向上逐层映射；算法在实现上，遵循一种由粗到精的分辨率方向上逐层映射；算法在实现上，遵循一种由粗到精的 搜索策略，即首先利用相似性度量获得图像间的一个粗略的变搜索策略，即首先利用相似性度量获得

17、图像间的一个粗略的变 换参数估计，逐层迭代搜索，最终获得精确的配准参数。换参数估计，逐层迭代搜索，最终获得精确的配准参数。 Copyright by ARTCOM PT All rights reserved. www.art-com.co.kr Company LogoLogo 13 v 基于小波变换的图像自动配准算法基于小波变换的图像自动配准算法 该方案的基本流程如下：该方案的基本流程如下： (1)对参考图像和待配准图像均采用小波变换进行逐级分解，对参考图像和待配准图像均采用小波变换进行逐级分解， 得到不同分辨率和大小的两组金字塔图像；得到不同分辨率和大小的两组金字塔图像； (2)给定变换

18、参数的搜索范围，在分辨率最低的图层上进行全给定变换参数的搜索范围，在分辨率最低的图层上进行全 搜索：依次取出搜索空间中的变换参数，对待配准图像对应的搜索：依次取出搜索空间中的变换参数，对待配准图像对应的 图层进行几何变换，采用基于灰度的配准方法图层进行几何变换，采用基于灰度的配准方法(互相关法、最互相关法、最 大互信息法等大互信息法等)，得到该分辨率下最优解的初步变换参数估计，得到该分辨率下最优解的初步变换参数估计， 并将此估计作为下一级图像层处理的搜索中心；并将此估计作为下一级图像层处理的搜索中心； (3)以上一层的搜索结果为搜索中心，在高一级分辨率下搜索以上一层的搜索结果为搜索中心，在高一级分辨率下搜索 变换参数，由粗到精逐