中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所圖像配準(zhǔn)-wenkub
2023-01-24 11:07:26 本頁(yè)面
【正文】 圖像配準(zhǔn)8 *金字塔模板匹配n 為了加快搜索速度，很多影像匹配方法使用金字塔影像。設(shè)模板 T放在搜索圖 S上平移，模板覆蓋下的那塊搜索圖叫做子圖 Si,j，子圖的中心點(diǎn)在 S圖中的坐標(biāo) (i,j)，叫參考點(diǎn)。中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)5 *配準(zhǔn)方法分類n 按照配準(zhǔn)算法所利用的圖像信息，可以分為 基于區(qū)域的方法 和 基于特征的方法 。 它在 航空影像自動(dòng)制圖、圖像三維重構(gòu)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、 遙感融合、模式識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像處理 、影像分析 等領(lǐng)域都有重要應(yīng)用。圖 像 配 準(zhǔn)中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所2 *圖像配準(zhǔn)的用途意義n 圖 像配準(zhǔn)（或 圖 像匹配）是評(píng)價(jià)兩幅或多幅 圖 像的相似性以確定同名點(diǎn)的過(guò)程。 中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)3 *圖像配準(zhǔn)參考圖像（主圖像） 待配準(zhǔn)圖像（輔圖像） 配準(zhǔn)圖像中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)4 *用詞說(shuō)明n 各種圖像配準(zhǔn)的文獻(xiàn)都會(huì)出現(xiàn) “配準(zhǔn)、匹配、幾何校正 ”三個(gè)詞，它們的含義比較相似?；趨^(qū)域的匹配主要是模板匹配和基于相位（頻率）的匹配方法；基于特征的匹配包括基于特征點(diǎn)集的匹配和基于線特征（圖像中邊緣信息）的匹配算法。 中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)7 *相似性測(cè)度n 用以下測(cè)度來(lái)衡量 T和 Si,j的相似程度：n 根據(jù)施瓦茲不等式， ，并且在 比值為常數(shù)時(shí)取極大值為 1。n 對(duì)影像進(jìn)行一次采樣率為1/n(n=2,3)的重采樣，即把影像的每 nn個(gè)像素變?yōu)橐粋€(gè)像素，這樣就得到一對(duì)長(zhǎng)、寬都為原來(lái) 1/n的影像，把它作為金字塔的第二層。n 第二步：根據(jù)平移初始值乘以 n得到第二層平移量初始值，在它 mm個(gè)像元的鄰域內(nèi)進(jìn)行模板匹配。當(dāng)兩幅圖像之間的線性位置關(guān)系不明確時(shí)，應(yīng)使用基于特征的匹配。 。中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)11 *基于特征的配準(zhǔn)步驟n 在特征匹配前，首先要從兩幅圖像中提取灰度變化明顯的點(diǎn)、線等特征形成特征集。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?！? 。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)。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 *特征類型n 灰度特征點(diǎn)。n 邊緣特征（線型）。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)。n 取候選點(diǎn)中的極值點(diǎn)作為特征點(diǎn)。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。 2. 無(wú)需梯度運(yùn)算 ,保證了算法的效率 。如果模板上存在一區(qū)域，使該區(qū)域上對(duì)應(yīng)圖像的每一像素處的灰度值與圓心的灰度值相同（或相近），那么就定義該區(qū)域?yàn)楹酥迪嗨茀^(qū)，即 USAN，其中像素的個(gè)數(shù)定義為這個(gè)模板的面積。 中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所 圖像配準(zhǔn)27 *邊緣特征提取n “基于 TIN的多源影像幾何配準(zhǔn) ”沒(méi)有使用邊緣提取算子，所以這里不介紹其算法
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1