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图像配准技术

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贺兵兵王润

摘要：圖像匹配是计算机视觉和图像处理中一个很重要的研究内容。图像匹配的发展对图像分析、导航、目标匹配、文字识别等众多图像应用技术的发展都起着十分重要的作用。图像配准作为图像处理这个广泛的领域，配准问题一般形式选取一个场景中的两幅独立视图，然后得到它们之间的对应。该文将介绍一些主要的常用配准技术及配准方面主要的问题。

关键词：图像配准；关键技术；图像处理

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）03-0175-02

1 图像匹配

匹配存在的问题遍及人工智能领域，特别是计算机视觉。其中的缘由很容易理解；许多应用的核心部分就是要搜索一个模型，而一幅图像或者某个图像衍生物是具体搜索是操作的对象——我们希望将模型和数据进行匹配。

这个问题在很多方面有具体的表现：

1）最简单的情况，在合理对齐的文本扫描图中用已知的二值模式表示的特定字体的字符，这就是模板匹配，应用于（Optical Character Recognition，OCR）光学字符识别。

2）更一般的情况，字体无关的OCR要求识别未知字体和大小的字符，这些字符还有可能有扭曲，这就要求匹配字符的模式。

3）仍然有更一般的情况，人脸识别要求在三维场景中的一幅图像中匹配人脸模式：姿态、配准、尺度、眼睛、颜色信息都将全部未知。

4）最为抽象的情况，可能需要在一个视频序列中匹配一个行人，而我们需要找到个体的行为来匹配某种已知的模型，比如行人是否穿过马路，行为是否可疑等。

2 图像配准中常用的技术

图像配准中，由于光照，天气条件，或者拍摄高度变换的不同，可能造成图像之间的错位，为了配准这些图像，我们常常要用到一些图像变换、相似性测度、插值算法等等。

2.1 图像变换

1）刚体变换

如果两点间的距离经过变换后仍保持不变，这种变换我们称之为刚体变换。在二维空间中，点（x，y）经刚体变换点（x，y）的变换公式为：

其中为旋转角，为平移向量。

2）仿射变换

仿射变换：如果图像上的直线映射后仍为直线，而且直线之间保持着平衡关系。在二维空间中，变换公式为：

3）非线性变换

非线性变换：如果待匹配图像和目标图像上的直线映射后为曲线。在二维空间中，我们可以用以下公式表示：

2.2 相似性测度

1）互相关相似性测度

互相关相似性测度[1]算是最基本的相似性测度了，假设有模板T和搜索图S，表示模板覆盖下的那块搜索图S，公式可以表示为：

2）序贯相似检测算法（SSDA）

序贯相似检测算法[2]实际上基于互相关法，基本思路是，设计一个阈值，在计算相似性时，如果它的累计误差超过阈值，则停止计算，这样就可以减少在误匹配点上的计算量。

公式可以表示为：

2.3 点映射技术

点映射技术指的是在不知道两幅图像的映射方式时，人们采用最多的配准方法。点映射经常不能确保一定能完全得到配准，我们需要找到图像内在或者外部的特征来作为控制点，另一幅图像中匹配的控制点可以用手工点击得到或者互相关自动获取。在点匹配后，点映射的方法就只剩下插值或者逼近，利用各个阶段之间的反馈来找到最优的变换，这样，点匹配的精度就成了最后配准的精度。

2.4 基于弹性模型的配准

弹性模型就是对图像中的变形，利用了一个弹性的变形来模型化，匹配变换就是一个弹性材料经过最小的弯曲和拉伸变换的结果。弹性材料的能量状态决定了弯曲和拉伸的量，然而，能量的最小化需要满足弹性模型的限制，通常这个问题的所作是最小能量状态上的求取。

3 图像配准研究的问题

（1）特征空间。配准时，首先是特征空间的确定。一般有许多的特征可选择，比如图像自身的亮度。其次也有其他类似的选择，比如建筑物的边沿、表面；显著的特征也常常用来配准，例如不变矩、重心；也可以是角点、直线交点等。

统计特征是一个区域的测度，表示一个区域的估计，显著的特征通常值得是在图像中可以容易辨别处理，有意义特征的一些特殊像素。

（2）相似性度量。设计或者选择相似性度量往往是图像配准的第二步。这个阶段和匹配特殊的选择有莫大的关系。相对内部结构来说，也就是图像的不变特征，一般都是通过特征空间和相似性度量提取而得到的。典型的相似性度量有：互相关，相位相关等

（3）搜索空间和策略的选择。由于很多的匹配特征和相似性度量方法需要大量的计算量，所以好的搜索策略能达到减少计算量的目的，也是图像配准中最不可缺少的一步。

4 结束语

图像配准作为计算机视觉和图像处理中一个重要的研究内容，其技术的研究与发展，是对计算机视觉和图像处理有着重要的理论与实践意义，但是由于成像过程中有着不可预知因素，一些技术难点仍需要一代又一代人的继续努力。

参考文献：

[1] 山海涛，郭建星，耿则勋.影像匹配中几种相似性测度的分析[J].测绘信息与工程，2003 ，28（4）：11-13.

[2] Barnea D I，Silverman H F.A class of algorithms for fast digital image registration[J].IEEE Trans on Computers，1972（C-21）：179-186.

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