图像识别匹配技术原理要点.docx

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1、第1章绪论1.1 研究背景及意义数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函 数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。 数字图像 处理领域就是研究它们的变换算法。数字图像处理（Digital Image Processing）!通过计算机对图像进行去除噪声、 增强、 复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 数字图像处理的产生和迅速发展主

2、要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论 的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应 用需求的增长。图像配准（Image registration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

3、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。目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法，基于相关性的配准方法和i基于梯度的配准方法。其中基于梯

4、度的方法基本很少单独使用，而作为一个辅助 性的测度与其它方法相结合起来使用。基于灰度的配准算法是医学图像配准研究 的发展方向，也是目前研究的热点之一。基于灰度的配准方法与基于特征的配准 方法的区别在于前者没有提取图像特征的步骤，直接对图像中的灰度进行处理。基于灰度的配准方法计算复杂度高、 对图像的灰度、旋转、形变以及遮挡都比较 敏感。灰度相关的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，图像拼接故而成为灰度相关 的配准算法的一个基础。图像拼接（image mosaic技术是将一组相互间重叠部分 的图像序列进行空间匹配对准，经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的 宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像

5、的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价 值。灰度相关的图像配准算法在图像处理技术中起着十分关键的作用，它是图像处理技术得以发展的一个重要基础。它推动着图像处理技术在医学、 生物、信息处理 和其他很多高科技领域内的应用，它已渐渐发展成社会生活中不可分离的一种技 术，对于图像处理技术发展及应用具有重要意义。1.2 图像配准方法概述配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点； 通过进行相似 性度量找到匹配的特征点对；然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参 数：最后由坐标变换参数进行图像配准。 而特征提取是配准技术中

6、的关键， 准确 的特征提取为特征匹配的成功进行提供了保障。因此，寻求具有良好不变性和准确性的特征提取方法，对于匹配精度至关重要。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，其是任坐标系统意的。 绝对配准是指先定义一个控制，所有的图像相对于这个网格来进行配网格准，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

7、多项式的系数，最终转化为如何确定配准控制。 RCP ii目前，根据如何确定的方法和图像配准中利用的图像信息区别可将 RCP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 类原则来讨论目前已经报道的各种图像配准方法和原理。1.3 研究现状国外从20世纪60年代就开始在图像配准领域进行研究，但直到 1980年代才开 始引起学者们的关注。到上世纪末，单模图像配准问题已基本解决，但多模图像 配准由于涉及模式和领域的复杂性， 仍需密切关注。国际上对图像配准技术曾做 过调查，其结论是1990年代初技术

8、就明显增加。而国内从1990年代初才开始涉 足此领域。与灰度相关的图像配准算法是图像配准算法中比较经典的一种，很多配准技术都以它为基础进行延伸和扩展。针对多光谱遥感图像，提出了一种基于局部灰度极值的配准方法： 通过在基准图 像和待配准图像中同步寻找含有灰度极值的小区域， 再用多项式对极值区域进行 曲面拟合，最后，分别计算小区域的极值点作为特征点进行配准。 并用真实和模 拟多光谱图像进行了试验结果显示该课题提出具有算法简单和配准精度高的特点。这是与灰度相关图像配准算法有关的一个扩展应用。1.4 研究问题及内容本文在分析了灰度相关的图像配准算法中的线匹配法、比值匹配法和块匹配法， 利用这三种方法分

9、别实现两幅图像在水平垂直位移上的配准，而本课题研究的内容是提出一种基于灰度相关的算法，不仅能实现两幅图在水平和垂直位移的配准， 同时也能实现在绕光轴旋转情况下的图像配准。这里提出了一种方法，多尺度模块匹配法。在这三种匹配的环境下，它能实现水平垂直位移上的匹配、 缩放以及 旋转。同时通过在Matlab编程环境下编程实现相关算法，通过实际图像的配准 试验，利用这些结论最终得到精确地配准结果。iii第2章图像配准基本理论2.1 图像配准的基本介绍2.1.1 图像配准的描述图像配准是对取自不同时间，不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者 多幅图像匹配的过程。图像配准广泛用于多模态图像分析， 是医

10、学图像处理的一 个重要分支，也是遥感图像处理，目标识别，图像重建，机器人视觉等领域中的 关键技术之一，也是图像融合中要预处理的问题，待融合图像之间往往存在偏移、 旋转、比例等空间变换关系，图像配准就是将这些图像变换到同一坐标系下，以供融合使用。2.1.2 图像配准的定义4,如果给定尺对于二维图像配准可定义为两幅图像在空间和灰度上的映射寸的 二维矩阵和代表两幅图像，和分别表示相应位置 )Y2(XY 1(X,),FF2F1F则图像间的 映射可表示为：，式中上的灰度值，),)XY(X)Y G(F1(H(,Y2(FX,表示一个二维空间 坐标变换，即，且是一维灰度变换。)X,Y,(XY ) H(GH2.

11、1.3图像配准的步骤图像配准的基本过程可以分为三个步骤：第一步是为每一个图像信息模式各定义 一个坐标系，然后再定义这些参考特征之间的失调或相似函数；第),XYF(二步是分割出图像的参考特征，再定义这些参数特征之间的失调或相似函数；第三步是应用优化算法，使第二步中失调(相似)函数达到全局最小(最大)值，达到两 幅图像的配准。其中参考特征和对应优化算法的选择是配准的核心，也是不同配准算法的差异所在。2.2 图像配准的相关概念2.2.1 配准基准通常，图像配准中根据配准基准的特性，可分为基于外部基准的配准和基于巴外部基准是指强加于待配准对象的各种人造标记， 这些标记内部基准的配准必须 在各种配准模式

12、中都清晰可见且可准确检测到。 内部基准是指由图像本身得到的 位置相对固定且图像特征明晰的各种配准标识。2.2.2 映射变换与配准区域设和表示两幅待匹配的图像，和分别)y2(x,I2(x) I1(x) I1(x,y)f1If2表示两幅图像的 密度函数，其中和分别表示在图像和),yx (yx (x,)xD2D1中的像素坐标。图像匹 配就是要找到一个把图像映射到图像的变换21ff,使得变换后的图像和具有几何对应性。M(x) (U(x,y),V(xI3(M(x)I2(x),y)这种映射变换有刚体变换、仿射变换、 投影变换以及曲线变换等。配准时的变换区域根据实际需要又分为局部配准和全 局配准。局部变换一

13、般很少直接使用，因为它会破坏图像的局部连续性，且变换 的双映射性会影响图像的再采样。 从近期关于图像配准方面的文章看，一般刚性 和仿射多用于全局变换，而曲线变换多用于局部变换。2.2.3 配准的交互性与优化根据人的参与程序配准又可分为全自动式，交互式和半自动式三种。全自动式中使用者仅需给相应算法提供图像数据以及图像获取的一些可能信息；交互式中使用者必须亲自进行配准，软件仅给目前变换提供一个可视的或数字的感官印象以 及初始变换的一个可能参数；半自动式中，交互式有两种方式：一种是使用者须 初始化算法，如分割数据，另一种是指导算法，如拒绝或接受配准假设。配准变换的参数可以是直接计算出的，也可以是搜索

14、计算出的。直接计算的最优化方法一般已完全由实例决定，所能研究的工作也仅限于如何使用非常少的信息 把此计算方法应用于实际。搜索计算的最优化方法大多都可以用待优化的变换参 数的一个标准数学函数来表达配准实例，此函数力图使图像在某一变换时两幅图 像可达到最大相似。这些函数通常在单模配准中能简单一些，因为此时图像的相似性更能容易直接定义。我们可以通过使用一个标准的、合适的最优化方法使相 似函数达到最优。目前应用比较广泛的方法有 Powell的方法、Downhill Simplex方法、Brent的方 法以及一系列一维搜索算法、LevenbergMarquardt最优化算法、Newton-Raph so

15、n迭代算法、stochastic搜索算法、梯度下降法(gradient descent methodjs、遗传 算法(genetic method，、模拟退火法 (simulated annealing), 粒子群算法 (partice sworm),蚁群算法(ant),几何散列法(geometric hashing。多分辨率(如金字塔) 和多尺度方法可以加速最优化的收敛速度。许多实际应用中使用了不止一种最优 化方法，一般是先使用一种粗糙但快速的算法，然后再接着使用一种准确但运算速度慢的算法。22.2.4 图像成像模式与配准方法的分类有单模式和多模式等，单模(monomodality)图像配准

16、是指待配准的两幅图像 是 指待配准的两幅图图像配准是同一种成像设备获取的。多模 (multimodality)像来 源于不同的成像设备。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）、最大互信息法和基于小波变换的图像配准法。（1）互相关法对于同一物体由于各种图像获取条件的差异或物体自身发生的空间

17、位置的改变 而产生的单模图像配准问题常常应用互相关法。在互相关法中互相关值的大小反 映了配准的效果。互相关法的思路是找出使各图像之间相关性最大的空间变换参 数来实现图像的配准。该方法通过优化两幅图像间的相似性测度来估计空间变换 参数（刚体的平移和旋转参数），采用的相似性测度可以是多种多样的，例如相 关系数，差值的平方和及相关函数等。其中最经典的相似性测度是归一化的相关 系数（correlation coefficient ,CC）,一丁尸4底也打一（2.1） ,in ffF有相同大为图像的灰度；，式中，为模板图像，为与GFFFnnlnlN _ _ ggG f灰和小的目标图像分别为图像，的灰度；

18、为图像和GGFgnnl n度的均方值。由于要对每种变换参数可能的取值都要计算一次相似性测 度，互相关法的计算量比较庞大，因此近年来发展了快速搜索算法，例如，用相 位相关傅立叶法估算平移和旋转参数；用遗传算法和模拟退火技术减少搜索时问和克服局部极值问题。例如同一物体在不同尤其注意的是互相关法受到不同模 态成像特点的影响，故互相关的模态图像中表现出纹理和密度的非线性差异，使相关性计算无意义，%对于条件不好或曲线不完全闭合的图像配准，性法主要 局限于单模图像配准3,即coefficient （selective correlation Kaneko等提出了 一种选择性相关系数法在每 次为其计算时间仅

19、仅依靠两幅图像的扩展，），实际上是SCCCCSCCSCC灰度 的比较过程，故其代价非常小甚至可以忽略不计。（Maximization of MutualInformation）最大互信息法（2）最大是两个随机变量统计相关性的测度。互信息是 信息论的一个基本概念，特别是当其中一个图像的数据互信息法几乎可以用在任 何不同模式图像的配准，当含有相同内容的两幅图像通过几何变换部分缺损时也 能得到很好的配准效果。因此最大化的互信息量可它们所包含的灰度值的互信息 量最大。在空间对齐时，以作为图像配准准则。码使两幅图基于最大互信息的配准过程实质上是搜索最佳的几何变换参数，再根该方法采用整幅图像的所有像 素共

20、同组成特征空间，像的互信息达到最大。使一幅图像经过该变换后和另一幅 图像的互信息据特征空间确定一种空间变换，最大，最终实现配准。是信息论中的一个测度，用于描述两个变量 MI）互信息（Mutual Information,表示两个随问 的统计相关性，或一个变量中包含的另一个变量中的信息的多少，嫡表达的是一A的嫡定义为：定性。变量 PlogP（A） （a）H,(2.2) AAa个系数的复杂性和不确机变量之间的依赖程度，一般用嫡来表示。（2.3） ）bP（a, （A,B）.logP（a,bHABABa,b将待配准的两幅医学图像定义为浮动图像A和参考图像B,它们是关于图像灰度的两个随机变量集。设它们的

21、边缘概率分布分 别为、，）bPB（）PA（a联合概率分布，则它们的互信息为：）BMI（A,PAB（ab）沏的=狂+河-百但切二艺一（与eg&/（2.4）,当两幅图像的空间位置达到一致时，其中一幅图像表达另一幅图像的信息，即其互信息应为最大。继互信息测度提出后，学者们对基于Shannon嫡的方法做了进一步的 研究，相继提出了比互信息更为稳定的，其它一些形式的嫡测度，称为归一化的互信息，例如Studholme提出了归一化互信息测度（nrimalized mutual information,）:NMI4)2.5(基于小波的图像配准方法（3）该近年来图像配准的重要发展之一是采用小波变换进行图像局部特

22、征提取，）yi（xi,f,方法的关键技术是二维离散小波分解。设在平面内的二维图像y,x方基于二维离散小波变换的图像分解是将该原始图像在某一尺度上分别在yx,表示。向上进行小波分解，每次分解后的低频部分用表示，高频部分用LH个4方向和方向的离散小波变换后分解为在某一尺度上，图像可以经过xy方方向是低频，在，在方向和方向都是高频子图像在子图像，yyxx）fHH （xi,yi像图频的子向是 高频方是低方和向是高频子图像在向yx）yifLH （xi,0低频子图像给出了原图像的概貌，高频子图像给出了原图像的细貌。）xi,yifHL （算法，它把小波变换的计算问 -Mallat对于二维正交小波变换有其快速

23、算法尺度层上的离题转化为小波变换后 系数的计算问题：在实际操作中，给出1M尺度层上的小波变换系数，即分解算 法数据，要计算散采样值）, 1（mnfM M能够提高配准的的问题。基于小波变换的 图像配准方法有多分辨率分析的优势，速度。灰度相关的配准方法 2.3而是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，主要特点是实现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。在最优变换的搜不能直接用于校正图像的非线性形变， 简单，但应用范围较窄，人们提出了许多基于灰度经过几十年的发展，索过程中往往需要巨大的运算量。、序贯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

24、匹配法）相似度检测匹配法、交互信息法。通常被用于进行模板互相关法是最基本的基于灰度统计的图像配准方法，通过计算模板图像和搜 索窗口之间的互相匹配和模式识别。它是一种匹配度量，互相关值最大时的搜索 窗口位置决定了模板图像在待关值，来确定匹配的程度，配准图像中的位置。）AlgohthmsDetection ,（序贯相似度检测匹配法 Sequential Similarity SSDA 方法的最主要的特点是处理速度快。该方法先等人提出来的。是由 BarnesSSDA 残差和若在某点上计算两幅图像残差和的过程中，选择一个简单的固定门限T5大于该固定门限，就认为当前点不是匹配点，从而终止当前的残差和的计

25、算，T转向别的点去计算残差和，最后认为残差和增长最慢的点就是匹配点。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。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机空间均匀随机过程，相关的随机场可以采用高斯马尔科夫随机场模型

26、建10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立，用统计特征变量 和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BA度。交互信息图像配准方法一经提出，有不少基于此类的研究，尤其在医学图像的配 准问题上。比如将交互信息和梯度结合起来改善其极值性能的算法、多分辨率图像金字塔法等等。但交互信息是建立在概率密度估计的基础上的，有时需要建立参数化的概率密度模型，它要求的计算量很大，并且要求图像之间有很大的重叠区域，由此函数可能出现病态，且有大量的局部极值。本文接下来将要陈述灰 度相关的几种配准方法，大致可分为：线匹配法、比值匹配法和块匹配法。比值 匹配法是指将待配准图像的一定

27、间隔的行或列的像素的比值作为模板；块匹配法是指将待配准图像的正方形区域的像素的集合作为模板。比值匹配法是从一幅图像的重叠区域中部分相邻的两列上取出部分像素，然后以它们的比值作为模板， 在另一幅图像中搜索最佳匹配，这种算法计算量较小，但精度低；块匹配法是以 一幅图像重叠区域中的一块作为模板，在另一幅图像中搜索与此模板最相似的匹 配块，这种算法精度较高，但计算量过大。而设计一种基于灰度相关的算法，既 能实现水平、垂直位移上的配准，同时也能实现绕光轴旋转这种情况是本文的核 心。6第3章线匹配法3.1 线匹配法基本介绍及原理针对图像的平移、旋转、尺度变换等整体匹配，提出了一种图像线性变换的11 0首先

28、定义待匹配图像匹配点间的线性变换模型， 匹配算法以对应像素灰度差平方 和作为图像匹配误差函数，然后借助最小化误差函数确定参数迭代增量，由迭代法求得最佳线性变换参数。为减少计算量与提高收敛速度提出了三种改进策略： 增加权函数、图像网格点采样和增加加速运动量。实验显示对于小范围平移、旋 转及尺度变换的图像能进行准确快速的整体匹配，而改进策略能有效提高匹配速 度。3.2 线性变换图像匹配模型令待匹配的两幅二维图像为和，两幅图像中任意一对匹配点的坐标满足 GFt,它 与图像中的坐标中某一坐标为对应线性变换关系。令图像 x,yXGYF2i。上式中 上标表示转置运算。坐标与之间存在一个偏移量， )(X,Y

29、 RTYTX定义如下：a ax ay 3i2,aXT (3.1)yaax a5461,x,y,0,0,0 (3.(2) , X 0,0,0,1x,y t a,a, a,a,aaa (3.3)64侬5 对应。与即像素因此坐标变换可以表示为)T)G(XXF(TXY ,3.3线匹配法具体的算法实现如果给定条件，两幅图像内容整体间存在某种线性变换，则通过求解变换系数能 实现配准。这对很多问题是一种合理假设。 基于这一思想，为解决图像整体匹配 问题，本文针对图像的平移、旋转、尺度变换等整体匹配，提出一种带 6个参数 的坐标线性变换图像匹配新模型，该模型将匹配误差定义为图像整体误差，通过最小化误差函数确定

30、参数迭代增量，由迭代法求得最佳线性变换参数。并且针对收敛速度提出了增加权函数、图像网格点采样和增加加速动量项三种策 略及具体实现方法。(1)误差函数及参数求解算法图像匹配的误差函数定义为：2,(3.4) )XG(F(X T) E xR该公式中领域与图像的分辨率一致。这种领域设置与光流模型的领域设GR置存在显著不同，它对噪声更不敏感。通过最小化误差函数可以求出变换参数，aT为建立迭代求解模型，引入增量， 代入式(3.1)它决定各像素的偏移量得到a 3新的模型如下：T 6 12 1, a rt R, (3.5)2(3.6) )(X T) GE F(XTxr为求解增量，上述函数需要对求偏导。一种可行

31、方法是将函数一阶 a a F泰勒展开：(X TF ) T T) F(X T)(FX T(3.7)上式中点号表示积。将(3.7)代入(3.6),对求偏导，并令偏导为零，则得a到下式：TTT TFT)XX) (XF)(XF) a F(X (G(3.8)rxxrt)X TF(处得灰度梯度近似。中坐标X+T表示上式中它用图像，FXFFtt T表 示六维列向量。求只需对方程(3.8)乘以的逆矩阵即可。a )(XFXF(rx (2)迭 代方法求解变换参数求解图像与图像间的匹配，可以用增量迭代法计算变换参数向量，算aGF法如下：a向量为零向量；初始化按式(3.8)计算参数增量；a更新参数；a a: a a如

32、果的二范数小于某一阈值，则表示迭代收敛，程序退出；若大于该阈a值则转到步骤继续迭代；如果迭代次数超过最多限定次数则程序退出，提示不 8收敛。判断收敛的条件也可设置为最近次迭代的二范数之和小于某一阈值，na的典型取值为3。n3.4实验结果和分析首先利用配准图像库中的图像，生成具有不同相对位移的子图像；平移配准参数 可以在程序中进行调整，图3.1及图3.2为配准参数为生112 112,cyrx时成一对尺 寸为400X 400的两幅图像。3.2 Lena待配准图像 参考图像图图3.1 Lena图3.3及图3.4为配准参数为生成尺寸为288X288的两224rx 224;cy时幅图像。待配准图像3.4

33、 Lena参考图像图图3.3 Lena图3.5及图3.6为配准参数为生成尺寸为456X456的两幅图56cy rx56;像。 9参考图像图3.6 Lena待配准图像图3.5 Lena为采用线模板匹配方法的实验结果。黑色线段表示选取的线模板，连图3.7线表示线段两端点为匹配点对。图3.7 Lena线匹配效果图由实验可知，线模板匹配是在参考图像中选定一行上取出 部分像素的灰度值，在搜索图中搜索最佳匹配。线匹配法的优点是精确直观，缺 点是操作复杂，容易受它只能处理简单的平移变换下的图像配准， 重复步骤较多， 实用性不强。光照的影响，不能实现图像旋转和缩放情况下的配准， 故而存在一 定的局限性，适用性

34、不强。10第4章比值匹配法4.1比值匹配法基本介绍及原理12算法思路是利用图像中两列上的部分像素的比值作为模板，比值匹配法即在参考图像的重叠区域中分别在两列上取出部分像素，用它们的比值作为)(a模板，然后在搜索图中搜索最佳的匹配。匹配的过程是在搜索图中，由左)b(b)至右依次从间距相同的两列上取出部分像素，并逐一计算其对应像素值比值；然后将这些比值依次与模板进行比较，其最小差值对应的列就是最佳匹配。这样在比较中只利用了一组数据，而这组数据利用了两列像素及其所包含的信息。(W H)像素的图像，图为图4.1为图像模板选取示意图，其中，图11)(a 1(W H)WW 可相等，也可不等。图1和图1为像

35、素的图像，为左和)bb(a)(221右重叠关系，图1在图1的左边)(a)(bj j+span j j+span(W H)(W H)(b(a)像素的图像像素的图像21图4.1图像模板选取示意图在图4.1的重叠区域选取间隔为span的2列像素(第列和第j jspan)(a列)，计算其对应像素比值，即为模板。aa(i) P(i,j)/P(i,(j span)(4.1) nj为选定的列。，式中，)H (1,i在图4.1中从第1列开始依次取间隔为span的2列， 计算其对应像素的)b(比值，即为模板。bb(i,j) P(i,j)/P(i,j)(4.2) 2221计算a模板与b模板差值，即为c模板，函数表

36、达式为：112(4.3) )i,ji) (a(,j)/b(ic(,j 式中，。为二维数组，对对应的列向量求得到。)W spanj (1,sumcc)(1,Hi 2H ),j c(isum(j) 4.4)(不的大小就反映图1所示图像选定像素对应列的差异，的最小值)(j(sumj)sum对应的列坐标即为最佳匹配。Collableminsum-4.2比值匹配法具体的算法实该算法的具体实现步骤如下：(1)在参考图像中间隔为个像素的距离上的两列像素中，各取个像mc)(a素，计算这个像素的比值，将个比值存入数组中，将其作为比较的模板。mmm n个像个像素的距离上的两列，各取出(2)从搜索图中在同样相隔c)

37、b(mn个比值存入 数组。假定垂直错开距离不超过素，计算其比值，将个像素，n多取的个像素则可以解决图像垂直方向上的交错问题。n(3)利用参考图像中的比值模板在搜索图中寻找相应的匹配。首先进)b(a行垂直方向上的比较，即记录下搜索图中每 个比值数组内的最佳匹配。再将)b(每个数组的组内最佳匹配进行比较，即进行水 平方向的比较，得到的最小值就认为是全局最佳匹配。此时全局最佳匹配即为图 像问在水平方向上的偏移距离，该全局最佳匹配队应的组内最佳匹配即为图像问 垂直方向上的偏移距离。本算法的思路是在第1幅图像的重叠区域中分别在2列取出部分像素，用它们的 比值作为模板；在第2幅图像中由左至右依次从间距相同

38、 2列取出部分像素，并 逐一计算其对应像素值比值；然后将这些比值依次与模板进行比较， 其最小差值 所对应的列就是最佳匹配。4.3实验结果和分析以下是光照效果由弱到强的比值匹配仿真实验结果图。比值匹配和线匹配相比不同之处是通过不同亮度的调节可检测到配准参数，由此可以看出它们的区别。比值匹配是利用两条线段的比值进行匹配。 灰度比值匹配法较线匹配法多了一项光 照对平移参数的影响，下面我们以平移参数为主，着重研究输入图12-20%时的配准效果图。图4.2像存在亮度差异时，仿真图像配准的实验效果。 为待配准图像与参考图像之间存在亮度差异为-20%)图4.2 Lena灰度比值匹配图(亮度差异时的配准效果图

39、。图 4.3为待配准图像与参考图像之间存在亮度差异为 +5%)4.3 Lena灰度比值匹配图(亮度差异+5%图 时的配准效果图。+20%图4.4为待配准图像与参考图像之间存在亮度差异为图4.4 Lena灰度比值匹配图(亮度差异+20%)13由图4.2-图4.4可以看出灰度比值匹配的优缺点如下：(1)比值匹配法的优点：a.算法思路清晰简单，容易理解，实现起来比较方便。b.匹配计算的时候，计算量小，速度快。(2)比值匹配法的缺点：a.利用图像的特征信息太少。只利用了两条竖直的平行特征线段的像素的信息，没有能够充分利用了图像重叠区域的大部分特征信息。虽然算法提到，在搜索图中由左至右依次从间距相同的两

40、列上取出部分像素，计算其对应像素的）（b比值，然后将这些比值依次与模版进行比较，好像是利用了搜索图中的重叠）（b区域的大部分图像信息，但在参考图像中，只是任意选择了两条特征线，没）a（有充分利 用到参考图像的重叠区域的特征信息。）（ab.对图片的采集提出了较高的要求。此算法对照片先进行垂直方向上的比较， 然后再进行水平方向上的比较，这样可 以解决上下较小的错开问题。在采集的时候只能使照相机在水平方向上移动。然而，有时候不可避免的照相机镜头会有小角度的旋转，使得拍摄出来的照片有一定的旋转，在这个算法中是无法解决的。而且对重叠区域无明显特征的图像， 比 较背景是海洋或者天空，这样在选取特征模版的时

41、候存在很大的问题。由于照片中存在大块纹理相同的部分，所以与模版的差别就不大，这样有很多匹配点，很 容易造成误匹配。c.不易对两条特征线以及特征线之间的距离进行确定。 算法中在参考图像的重叠 区域中取出两列像素上的部分像素，并没有给出选择的限制。然而在 ）（a利用拼 接算法实现自动拼接的时候，如果选取的特征线不是很恰当，那么这样的特征线 算出来的模版就失去了作为模版的意义。同时，在确定特征线间距时，选的过大， 则不能充分利用重叠区域的图像信息。选择的过小，则计算量太大。14第5章块匹配法5.1块匹配法基本介绍及原理13是指将待配准图像的正方形区域的像素的集合作为模板。块匹块匹配法配法是 以一幅图

42、像重叠区域中的一块作为模板，在另一幅图像中搜索与此模板最相似的 匹配块，这种算法精度较高，但计算量过大。灰度信息包含了最大量的图像信息， 而边缘信息则反映了图像内在的性质， 它不 易受外界光照条件的影响而产生剧烈的变化。因此相比灰度信息，边缘信息， 17 中可获得采用边缘信息构建模板在图像拼接使得其抗灰度和几何畸变能力强，更加可靠的稳定性。因此我们以图像的边缘为特征寻找基准块。应用块匹配算法，首先要有搜索最佳匹配的标准， 这里称之为价值函数：均方误 差（MSE）、绝对误差和（SAD）、平均绝对误差（MAD）、方差和（SSE）、绝对变化误 差和（SATD）都可以作为价值函数。其中常用的是均方误差

43、（MSE）和平均绝对误差 （MAD）,如方程（1）和（2）。其中 为块边长像素数（为方便搜索块一股划 N分为 正方形），和分别为当前宏块和参考宏块相应像素的灰度。RijCij n 1N11 2）（C MSE R5.1）（, 皿2NW0N1N11 I |MAD RC （5.2）, jj2N00ij具体步骤首先要将当前和参考帧图像分块，选取的参考帧为当前帧的前一帧，一股宏块为16X16像素大小，然后确定搜索范围大小，一般为以宏块为中心的30X30像素区域，最后在参考图像相应搜索区域中寻找价值函数最小的宏块，运动矢量从参考宏块位置指 向当前宏块位置，如图5.1所示。15BlockEarhtaf* m

44、iwaISearch regionMoiion yeciorlocationCurrent block locationReference blockCurrent frame nReference fra me n*15.1块匹配原理图块匹配法具体的算法实现5.2算子获得原图像的边缘首先需要对图像进行边缘检测，这里我们使用sobel来定义此位置的边然后我们以图像中每个像素点的邻域边缘量，图)(Ei,j)NEA:缘信息大小 aa ),j n,(ij) mE(i NEA ,(5.3)Am An 边 1/2 A 为在点处所取邻域的为原图像所对应的二值边缘图，其中，)j(i,jE(i,)作为基准点，

45、然后以此值为依据，找出最大值所对应的点长。以)j(i,iNEA(,j)i4。这种算法我们可 以称点为中心点选择大小适中的块就可以找到基准特征块之为传统的块匹配算法。具体步骤首先要将当前和参考帧图像分块，选取的参考帧为当前帧的前一 16X16像素大小，然后确定搜索范围大小，一般为以宏块为中帧，一股宏块为 最后在参考图像相应搜索区域中寻找价值函数最小的宏心的30X30像素区域，块，运动矢量从参考宏块位置指向当前宏块位置。实验结果和分析5.3通过三、四章的阐述，我们已经得出线匹配法只能处理平移操作下的图像配准，而灰度比值法在线匹配法的基础上多了一个光照变换对平移参数的影16响。这两种算法都存在自身的

46、不足，那就是不能实现图像在旋转、缩放情况下的 配准。由此我们研究一种更加完善的匹配法块匹配法，它不仅能实现水平、 垂直方向上位移变化的图像配准，同时也能在小的图像旋转缩放变形的情是块匹 配的效果图，接下来我们将具体描述平移、旋转况下的实现配准。图 5.2和缩放 情况下的图像配准。首先利用对图像做小的旋转、缩放，再进行配准，旋转情况 下研究旋转对求得平移参数的影响，缩放情况下研究配准参数的误差情况。图5.2 Lena块匹配效果图5.3.1构造平移、旋转、缩放图像利用Lena彩色图像的灰度处理，将生成的灰度图像做小的旋转，缩放，在Matlab上实现图像的微小变化，运行结果如下：灰度处理后图5.3 Lena 17Lena5.2图选用原图图像图5.5旋车专3的Lena）的图5.4平移（20 20 Lena图像5.6缩放2% Lena图像图5.3.2块匹配算法下的平移、旋转、缩放配准仿真实验 图 缩放后的图像进行配准，结果如图 5.7-5.9所示。旋转、分别对经过平移、Lena5.7图采用块模板匹配方法的图像平移配准18旋车5 5.83的Lena图像配准图