图像配准是什么

六六QA2021-04-19 12:47:49阅读(...)

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。

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。

图像配准是什么

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

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,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。以下将根据这一分类原则来讨论已经报道的各种图像配准方法和原理。

灰度信息

绪论

基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理,而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单,但应用范围较窄,不能直接用于校正图像的非线性形变,在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展,人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法,大致可以分为三类:互相关法(也称模板匹配法)、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。

互相关法

互相关法是最基本的基于灰度统计的图像配准的方法,通常被用于进行模板匹配和模式识别。它是一种匹配度量,通过计算模板图像和搜索窗口之间的互相关值,来确定匹配的程度,互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待配准图像中的位置。

基本思想

这种方法的基本思想是基于对误差的积累进行分析。所以对于大部分非匹配点来说,只需计算模板中的前几个像素点,而只有匹配点附近的点才需要计算整个模板。这样平均起来每一点的运算次数将远远小于实测图像的点数,从而达到减少整个匹配过程计算量的目的。

SSDA 算法中,参考图像与待配准图像之间的相似度评测标准是通过函数 来度量的,公式如下:

(14-10)

其中残差和 ,坐标是从待配准图像中,随机抽取得到的非重复的点坐标序列。 越大,表示误差增长越慢,即两幅图像越相似。这种方法的关键是阈值 T 的选择,它不仅影响到算法的运算速度,同时还影响到算法的匹配精度。

交互信息

交互信息法最初是 Viola 等人于 1995 年把交互信息引入到图像配准的领域的,它是基于信息理论的交互信息相似性准则。初衷是为了解决多模态医学图像的配准问题。

交互信息用来比较两幅图像的统计依赖性。首先将图像的灰度视作具有独立样本的空间均匀随机过程,相关的随机场可以采用高斯—马尔科夫随机场模型建立,用统计特征及概率密度函数来描述图像的统计性质。交互信息是两个随机变量 A 和 B 之间统计相关性的量度,或是一个变量包含另一个变量的信息量的量度。

变换域

傅氏变换

最主要的变换域的图像配准方法是傅氏变换方法,它主要有以下一些优点:图像的平移、旋转、仿射等变换在傅氏变换域中都有相应的体现;利用变换域的方法还有可能获得一定程度的抵抗噪声的鲁棒性;由于傅氏变换有成熟的快速算法和易于硬件实现,因而在算法实现上有其独特的优势。

特征

共同之处

基于特征的匹配方法的共同之处是首先要对待配准图像进行预处理,也就是图像分割和特征提取的过程,再利用提取得到的特征完成两幅图像特征之间的匹配,通过特征的匹配关系建立图像之间的配准映射关系。由于图像中有很多种可以利用的特征,因而产生了多种基于特征的方法。常用到的图像特征有:特征点(包括角点、高曲率点等)直线段、边缘、轮廓、闭合区域、特征结构以及统计特征如矩不变量、重心等等。

是配准中常用到的图像特征之一,其中主要应用的是图像中的角点,图像中的角点在计算机视觉模式识别以及图像配准领域都有非常广泛的应用。基于角点的图像配准的主要思路是首先在两幅图像中分别提取角点,再以不同的方法建立两幅图像中角点的相互关联,从而确立同名角点,最后以同名角点作为控制点,确定图像之间的配准变换。由于角点的提取已经有了相当多的方法可循,因此基于角点的方法最困难的问题就是怎样建立两幅图像之间同名点的关联。已报道的解决点匹配问题的方法包括松弛法、相对距离直方图聚集束检测法、Hausdorff 距离及相关方法等等。这些方法都对检测到的角点要求比较苛刻,比如有求同样多的数目,简单的变换关系等等,因而不能适应普遍的配准应用。

匹配质量

基于图像配准的原理、步骤和方法,以及如何确定图像配准的准则,知道影像匹配的速度、精度和可靠性是评价匹配质量好坏的三个重要指标。如何尽可能提高匹配质量、特别在精度和可靠性满足的前提下进一步提高影像匹配速度,一直是计算机视觉、模式识别等领域研究的课题。

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