图像来源
需要进行匹配的图像在获取方式多种多样，若将图像匹配问题按照图像来源方式来划分，大致可以分为以下几种：
(1)获取图像的视角不同：同一个物体从不同方向拍摄得到的结果必然存在很大的差异，不仅因光照的不同会使图像的灰度值有较大的差异，并且在图像的形态上，也有较大的差异；
(2)获取图像的时间不同：同一个物体在不同的时间进行拍摄，其图像也可能存在一定的差异，其主要原因是由于周围的环境发生了较大的变化，如出现遮挡物或由于光照发生了较大的变化，使图像发生了较大的改变；
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(3)获取的图像是从不同的传感器得来的：同一个物体由不同传感器拍摄得到，其图像可能存在非常明显的变化，如核磁共振图像， CT图像等需要共同进行数据分析，而其由于成像原理存在较大差异，故图像也存在很大的不同。
由于图像在其获取上存在许多差异，所以对配准问题设计一种通用的方法是不现实的。任何一种算法，需要针对各自的应用场景，认真综合当前的条件，综合考虑并分析，最终才能有针对性的设计算法来实现，才能顺利解决实际的应用问题。
2.2.2 图像特征
图像特征指的是由于物体的外形或某个区域的边缘使图像中某一部分的灰度产生突变而形成的，其实是图像中存在着的一些关键信息。除了图像的像素灰度值可以作为一种图像特征的评价，还可以包括一些具体的特征如物体边缘、边界线、明显的曲面等；还有一些具有显著的视觉特征，如图像的拐角、两实体间的交叉线、具有高曲率的点等；还包括一些统计特征，比如某些图像具有不变矩或者我们高层语义自己定义的一些描述算子等等，这些使该图像可以区别于其它图像的许多特殊信息都可以作为图像的特征。
图像的特征空间多种多样，而根据具体情况合理的选择特征空间可提高图像的匹配性能。合理的特征空间主要体现在对计算总量的影响上，也会影响图像的匹配精度，不会出现将某些本不能客观反映图像特征本质的区域作为特征点提取出来。
特征提取存在许多的约束条件，主要包括以下几个方面：
(l)样本是否具有可分离性。可分离性主要指的是同类样本之间的距离，若同类样本的距离比较近，而不同类样本间距离比较远，就可以进行更有效的分离，自己特征提取效果更佳。
(2)特征的有效性。提取出的特征应该大部分是正确的特征点，不能出现很大的偏差，将许多不具有特征属性的点错误地提取出来当做特征点。
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(3)抗模式畸变能力。模式畸变主要有一些微小的噪声，某个方向的平移，伸展或缩放，旋转或仿射等，这些变化对图像可能造成较大的影响。
2.2.3 相似性度量本文来自辣,文~论^文·网原文请找腾讯324,9114
相似性度量指的是用来具体评价待匹配特征之间的相似程度的数学描述，一般用某种具体的代价函数或距离函数来进行描述。相似性度量函数用来计算从每幅图像中提取出图像特征的一个客观度量，根据这个度量值来确定在当前所取的变换模型下，图像是否得到了正确匹配。相似性度量值客观的评价了一次变换的优劣程度，一般情况下，特征提取方法和普通的相似度量函数已经能够很客观地评价匹配算法抗干扰能力，不过人们还是总结出了许多更加经典的相似性度量函数，主要包括相关函数和Minkowski距离[21]，近年来人们又提出了许多新的匹配度量方法，如Hausdorff距离[22]、互信息[23]等。
通常可根据相似性度量方法来确定特征空间的选择，如当取灰度特征时，最好选择最小距离或相关系数作为相似性度量。有时根据具体的特征空间来自己定义一些有效的相似度量方法也是可行的。总之，相似度量方法的选择也是图像匹配过程中一个重要的步骤。
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