融合灰度特征與形狀特征的圖像配準方法.pdf

1、圖像配準是計算機視覺和數(shù)字圖像處理領域的重要分支，在醫(yī)學、遙感、工業(yè)分析系統(tǒng)等領域有著非常廣泛的應用。在實際應用中實現(xiàn)高精度、高效率、高魯棒性的配準具有非常重要的現(xiàn)實意義。
　　為了提高圖像配準的精度和魯棒性，本文提出兩種有效的配準方法，分別為融合圖像幾何特征與灰度特征的配準方法和圖像灰度特征與圖像的結構化表示相結合的群組配準方法。
　　1.融合圖像幾何特征和灰度特征的配準方法。首先，利用尺度不變特征算法進行特征提??；然后，

2、匹配提取到的特征點，利用最小均方誤差去估計仿射變換模型，利用該仿射變換模型對浮動圖像進行變換得到粗配準圖像；最后，利用圖像的灰度信息以個體熵相關系數(shù)作為相似性度量進行精配準。實驗表明該方法可以有效地提高配準的精度和魯棒性。
　　2.圖像灰度特征與圖像的結構化表示相結合的群組配準方法。首先，求取原始圖像的結構化表示；然后，將原始圖像和圖像的結構化表示同時作為輸入圖像，對輸入圖像進行仿射變換，用熵作為相似性度量，優(yōu)化出最優(yōu)的仿射變換參