圖像識別匹配技術(shù)原理要點(diǎn)(已修改)
2025-08-17 04:29 本頁面
【正文】 實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案第1章 緒論 研究背景及意義數(shù)字圖像，又稱數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像，是二維圖像用有限數(shù)字?jǐn)?shù)值像素的表示。通常，像素在計(jì)算機(jī)中保存為二維整數(shù)數(shù)組的光柵圖像，這些值經(jīng)常用壓縮格式進(jìn)行傳輸和儲存。數(shù)字圖像可以由許多不同的輸入設(shè)備和技術(shù)生成，例如數(shù)碼相機(jī)、掃描儀、坐標(biāo)測量機(jī)等，也可以從任意的非圖像數(shù)據(jù)合成得到，例如數(shù)學(xué)函數(shù)或者三維幾何模型，三維幾何模型是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的一個(gè)主要分支。數(shù)字圖像處理領(lǐng)域就是研究它們的變換算法。數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)是通過計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個(gè)因素的影響:一是計(jì)算機(jī)的發(fā)展。二是數(shù)學(xué)的發(fā)展(特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善)。三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用需求的增長。圖像配準(zhǔn)(Image registration)就是將不同時(shí)間、不同傳感器(成像設(shè)備)或不同條件下(天候、照度、攝像位置和角度等)獲取的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的過程，它已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理等領(lǐng)域。圖像配準(zhǔn)的方法迄今為止，在國內(nèi)外的圖像處理研究領(lǐng)域，已經(jīng)報(bào)道了相當(dāng)多的圖像配準(zhǔn)研究工作，產(chǎn)生了不少圖像配準(zhǔn)方法?？偟膩碚f，各種方法都是面向一定范圍的應(yīng)用領(lǐng)域，也具有各自的特點(diǎn)。比如計(jì)算機(jī)視覺中的景物匹配和飛行器定位系統(tǒng)中的地圖匹配，依據(jù)其完成的主要功能而被稱為目標(biāo)檢測與定位，根據(jù)其所采用的算法稱之為圖像相關(guān)等等?；诨叶刃畔⒌膱D像配準(zhǔn)方法一般不需要對圖像進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)先處理，而是利用圖像本身具有灰度的一些統(tǒng)計(jì)信息來度量圖像的相似程度。主要特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單，但應(yīng)用范圍較窄，不能直接用于校正圖像的非線性形變，在最優(yōu)變換的搜索過程中往往需要巨大的運(yùn)算量。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人們提出了許多基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)方法，大致可以分為三類：互相關(guān)法（也稱模板匹配法）、序貫相似度檢測匹配法、交互信息法。目前主要圖像配準(zhǔn)方法有基于互信息的配準(zhǔn)方法，基于相關(guān)性的配準(zhǔn)方法和基于梯度的配準(zhǔn)方法。其中基于梯度的方法基本很少單獨(dú)使用，而作為一個(gè)輔助性的測度與其它方法相結(jié)合起來使用?；诨叶鹊呐錅?zhǔn)算法是醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)研究的發(fā)展方向，也是目前研究的熱點(diǎn)之一?；诨叶鹊呐錅?zhǔn)方法與基于特征的配準(zhǔn)方法的區(qū)別在于前者沒有提取圖像特征的步驟，直接對圖像中的灰度進(jìn)行處理?；诨叶鹊呐錅?zhǔn)方法計(jì)算復(fù)雜度高、對圖像的灰度、旋轉(zhuǎn)、形變以及遮擋都比較敏感?；叶认嚓P(guān)的配準(zhǔn)方法是從待拼接圖像的灰度值出發(fā),圖像拼接故而成為灰度相關(guān)的配準(zhǔn)算法的一個(gè)基礎(chǔ)。圖像拼接(image mosaic)技術(shù)是將一組相互間重疊部分的圖像序列進(jìn)行空間匹配對準(zhǔn),經(jīng)重采樣合成后形成一幅包含各圖像序列信息的寬視角場景的、完整的、高清晰的新圖像的技術(shù)。圖像拼接在攝影測量學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、遙感圖像處理、醫(yī)學(xué)圖像分析、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值?；叶认嚓P(guān)的圖像配準(zhǔn)算法在圖像處理技術(shù)中起著十分關(guān)鍵的作用，它是圖像處理技術(shù)得以發(fā)展的一個(gè)重要基礎(chǔ)。它推動著圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)、生物、信息處理和其他很多高科技領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用，它已漸漸發(fā)展成社會生活中不可分離的一種技術(shù)，對于圖像處理技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用具有重要意義。 圖像配準(zhǔn)方法概述配準(zhǔn)技術(shù)的流程如下：首先對兩幅圖像進(jìn)行特征提取得到特征點(diǎn)；通過進(jìn)行相似性度量找到匹配的特征點(diǎn)對；然后通過匹配的特征點(diǎn)對得到圖像空間坐標(biāo)變換參數(shù)：最后由坐標(biāo)變換參數(shù)進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。而特征提取是配準(zhǔn)技術(shù)中的關(guān)鍵，準(zhǔn)確的特征提取為特征匹配的成功進(jìn)行提供了保障。因此，尋求具有良好不變性和準(zhǔn)確性的特征提取方法，對于匹配精度至關(guān)重要。圖像配準(zhǔn)的方式可以概括為相對配準(zhǔn)和絕對配準(zhǔn)兩種：相對配準(zhǔn)是指選擇多圖像中的一張圖像作為參考圖像，將其它的相關(guān)圖像與之配準(zhǔn)，其坐標(biāo)系統(tǒng)是任意的。絕對配準(zhǔn)是指先定義一個(gè)控制網(wǎng)格，所有的圖像相對于這個(gè)網(wǎng)格來進(jìn)行配準(zhǔn)，也就是分別完成各分量圖像的幾何校正來實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)系的統(tǒng)一。本文主要研究大幅面多圖像的相對配準(zhǔn)，因此如何確定多圖像之間的配準(zhǔn)函數(shù)映射關(guān)系是圖像配準(zhǔn)的關(guān)鍵。通常通過一個(gè)適當(dāng)?shù)亩囗?xiàng)式來擬合兩圖像之間的平移、旋轉(zhuǎn)和仿射變換，由此將圖像配準(zhǔn)函數(shù)映射關(guān)系轉(zhuǎn)化為如何確定多項(xiàng)式的系數(shù)，最終轉(zhuǎn)化為如何確定配準(zhǔn)控制。目前，根據(jù)如何確定的方法和圖像配準(zhǔn)中利用的圖像信息區(qū)別可將圖像配準(zhǔn)方法分為三個(gè)主要類別：基于灰度信息法、變換域法和基于特征法，其中基于特征法又可以根據(jù)所用的特征屬性的不同而細(xì)分為若干類別。以下將根據(jù)這一分類原則來討論目前已經(jīng)報(bào)道的各種圖像配準(zhǔn)方法和原理。 研究現(xiàn)狀國外從20世紀(jì)60年代就開始在圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域進(jìn)行研究，但直到1980年代才開始引起學(xué)者們的關(guān)注。到上世紀(jì)末，單模圖像配準(zhǔn)問題已基本解決，但多模圖像配準(zhǔn)由于涉及模式和領(lǐng)域的復(fù)雜性，仍需密切關(guān)注。國際上對圖像配準(zhǔn)技術(shù)曾做過調(diào)查，其結(jié)論是1990年代初技術(shù)就明顯增加。而國內(nèi)從1990年代初才開始涉足此領(lǐng)域。與灰度相關(guān)的圖像配準(zhǔn)算法是圖像配準(zhǔn)算法中比較經(jīng)典的一種，很多配準(zhǔn)技術(shù)都以它為基礎(chǔ)進(jìn)行延伸和擴(kuò)展。針對多光譜遙感圖像，提出了一種基于局部灰度極值的配準(zhǔn)方法：通過在基準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像中同步尋找含有灰度極值的小區(qū)域，再用多項(xiàng)式對極值區(qū)域進(jìn)行曲面擬合，最后，分別計(jì)算小區(qū)域的極值點(diǎn)作為特征點(diǎn)進(jìn)行配準(zhǔn)。并用真實(shí)和模擬多光譜圖像進(jìn)行了試驗(yàn)結(jié)果顯示該課題提出具有算法簡單和配準(zhǔn)精度高的特點(diǎn)。這是與灰度相關(guān)圖像配準(zhǔn)算法有關(guān)的一個(gè)擴(kuò)展應(yīng)用。 研究問題及內(nèi)容本文在分析了灰度相關(guān)的圖像配準(zhǔn)算法中的線匹配法、比值匹配法和塊匹配法，利用這三種方法分別實(shí)現(xiàn)兩幅圖像在水平垂直位移上的配準(zhǔn)，而本課題研究的內(nèi)容是提出一種基于灰度相關(guān)的算法，不僅能實(shí)現(xiàn)兩幅圖在水平和垂直位移的配準(zhǔn)，同時(shí)也能實(shí)現(xiàn)在繞光軸旋轉(zhuǎn)情況下的圖像配準(zhǔn)。這里提出了一種方法，多尺度模塊匹配法。在這三種匹配的環(huán)境下，它能實(shí)現(xiàn)水平垂直位移上的匹配、縮放以及旋轉(zhuǎn)。同時(shí)通過在Matlab編程環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法，通過實(shí)際圖像的配準(zhǔn)試驗(yàn)，利用這些結(jié)論最終得到精確地配準(zhǔn)結(jié)果。精彩文檔第2章 圖像配準(zhǔn)基本理論 圖像配準(zhǔn)的基本介紹
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