中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)-文庫(kù)吧
2024-12-26 11:07 本頁(yè)面
【正文】 集。n 在兩幅圖像對(duì)應(yīng)的特征集中利用特征匹配算法盡可能的將存在匹配關(guān)系的特征對(duì)選擇出來(lái)。n 通過(guò)特征建立兩幅圖像之間的多項(xiàng)式變換關(guān)系，達(dá)到以點(diǎn)代面的效果。n 對(duì)于非特征像素點(diǎn)，利用上述多項(xiàng)式變換關(guān)系來(lái)進(jìn)行幾何校正，從而實(shí)現(xiàn)兩幅圖像之間逐像素的配準(zhǔn)。中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)12 *人工匹配步驟n 1. 人工選取控制點(diǎn)n 2. 多項(xiàng)式匹配中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)13 *用遙感軟件進(jìn)行幾何校正 遙感軟件的幾何校正功能是利用地面控制點(diǎn) (Ground Control Point,GCP)進(jìn)行的幾何校正，它通常用多項(xiàng)式來(lái)近似描述遙感圖像的幾何畸變過(guò)程，并利用控制點(diǎn)求得這個(gè)幾何畸變模型，然后利用此模型進(jìn)行幾何校正，這種校正不考慮畸變的具體原因， 而只考慮如何利用畸變模型來(lái)校正圖像?！ ≈心洗髮W(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)14 *校正步驟 幾何精校正一般可分為以下四個(gè)步驟： ?！ ??！ ?，比如一次、二次、三次多項(xiàng)式?！? 。中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)15 * 中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)16 *半自動(dòng)匹配n 1. 用戶(hù)先把主輔圖像進(jìn)行預(yù)處理，先進(jìn)行重采樣、旋轉(zhuǎn)、去除噪聲等，使兩幅影像的分辨率、角度等基本一致后，再進(jìn)行配準(zhǔn)。n 2. 用戶(hù)先指定三個(gè)控制點(diǎn)，程序根據(jù)三個(gè)控制點(diǎn)算出主輔圖像旋轉(zhuǎn)、平移和尺度差異，再用金字塔模板匹配方法進(jìn)行配準(zhǔn)。中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)17 *全自動(dòng)匹配n 不需要用戶(hù)事先提供任何信息，單純依據(jù)兩幅圖像自身的信息進(jìn)行匹配計(jì)算。由于主輔圖像之間存在旋轉(zhuǎn)、平移和尺度差異，如何找到初始定位信息是其難點(diǎn)。n 方法多種多樣。包括直方圖匹配、 Hu不變矩、 金字塔模板匹配、小波 Gabor 算子、基于空間變換的方法等。將在后面特征點(diǎn)匹配部分講述。中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)18 *基于 TIN的圖像配準(zhǔn)算法流程 中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)19 *特征類(lèi)型n 灰度特征點(diǎn)。 Moravec算子、 Forstner算子與 Hannah算子。n 角點(diǎn)。 SUSAN算子 , Harris算子，王算子，沈俊算子。n 邊緣特征（線型）。 Canny算子 , Marr算子。n 紋理特征?；叶裙采仃?，小波 Gabor算子。中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)20 *Moravec算子n Moravec算子是利用灰度方差提取特征點(diǎn)的算子，它在四個(gè)主要方向上，選擇具有最大 最小灰度方差的點(diǎn)作為特征點(diǎn)。其步驟為： 1 計(jì)算各像元的興趣值（ Interest Value）。在以像素為中心 ww的影像窗口中（如 55 的窗口），計(jì)算圖中所示四個(gè)方向相鄰像素灰度差的平方和： 中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)21 *Moravec算子 取其中最小者作為該像素的興趣值： V= min{V1， V2， V3， V4}中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)22 *n 給定一經(jīng)驗(yàn)閾值，將興趣值大于該閾值的點(diǎn)（即窗口的中心點(diǎn)）作為候選點(diǎn)。閾值的選擇應(yīng)以候選點(diǎn)中包括所需要的主要特征點(diǎn)而又不含過(guò)多的非特征點(diǎn)為原則。n 取候選點(diǎn)中的極值點(diǎn)作為特征點(diǎn)。在一定大小的窗口內(nèi) ,將候選點(diǎn)中興趣值不是最大者均去掉，僅留下一個(gè)興趣值最大者，該像素即為一個(gè)特征點(diǎn)。n 如果兩個(gè)特征點(diǎn)之間的距離過(guò)短，則去掉其中一個(gè)。否則，在影像校正時(shí)，三角形邊長(zhǎng)過(guò)短將使解算出來(lái)的仿射變換參數(shù)出現(xiàn)錯(cuò)誤。中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)23 *角點(diǎn)提取 SUSAN算子n SUSAN 算法是由英國(guó)牛津大學(xué)的 S. M. Smith , J . M. Brady 首先提出的 ,它主要是用來(lái)計(jì)算圖像中的角點(diǎn)特征的。 SUSAN 算法的特點(diǎn) : 216。 1. 對(duì)角點(diǎn)的檢測(cè)比對(duì)邊緣檢測(cè)的效果要好 ,適用于基于角點(diǎn)匹配的圖像配準(zhǔn) 。 216。 2. 無(wú)需梯度運(yùn)算 ,保證了算法的效率 。 216。 3. 具有積
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