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    研究图像配准的目的就是使表示同意目标(对象)的像素点在多源图像中进行精确坐标对准和定位,提高配准精度,使得融合结果包含的信息更加准确、可靠。
    图像配准技术已经在很多领域中得到应用,通过图像配准,可以更好的集成不同传感器的信息、检测不同时间对同一场景拍摄图像的变化,以便重建高分辨率图像和对从不同视角拍摄的图片进行重构等。
    3.2  三种基本配准方法
    (1)相关法
    互相关是基本的统计配准方法。它在模式识别、模板匹配等领域中被广泛使用,其本身不是图像配准的完整方法,而是相似性度量或匹配程度的表征,但在很多配准算法中都用相关作为基本的相似度量工具,并且还有一些算法如序列相关法,是相关法在图像配准上的修正应用。
    (2)基于特征的方法
    在无法对图像变形简单建模的情况下,经常采用这种方法进行配准。例如,对从不同视角对一个有地形起伏的场景拍摄多幅图像进行配准,通常无法知道地形起伏的准确描述,这时就可以在两幅图像中寻找一些易于辨识的对应点作为参考,进行图像配准。这类方法一般包含3个阶段:计算并提取图像的特征集;将这些特征作为控制结构,寻找两幅图像间控制结构的映射关系;建立控制结构间的空间域的几何变换。按用到的图像特征的不同来分类,可以分为基于点、矩、边缘的方法。
    (3)变换域法
    傅里叶变换有几种属性可被用来进行图像配准,图像的旋转、平移变化都能在傅里叶变换频域中反映出来。使用频域方法的好处是对噪声干扰有一定的抵抗能力,同时傅里叶变换可以采用快速傅里叶变换的方法(FFT)大大得提高执行速度。
    本文主要讲述的就是基于变换域法的相位配准,并且主要针对平移的场景来做研究。

    3.3  傅氏变换法
    傅氏变换法相信都众所周知,这里就不描述它的基本算法和概念。
    数字图像可以认为是二文随机的离散信号构成的 矩阵 ,其离散傅里叶变换对如下:
     ; u,v=0,1,…,N-1; (3-1)
     ; x,y=0,1,…,N-1;  (3-2)
    3.4  移动场景的偏移量在空域和频域上的表现
    对平移图像进行配准的有效的方法是相位相关法,它利用了傅里叶变换的平移特性。考虑两幅图像 和 ,两者之间的平移量为 和 ,离散空域中的关系为:
                                              (3-3)
    对其进行傅里叶变换,反映到频域上具有以下形式:
                                    (3-4)
    式(3-4)说明,两幅有平移量的图像变换到频域中有相同的幅值,但有一个相位差,而这个相位差与图像的平移量有直接的关系。以上相位差等于两幅图像的互功率谱的相位,表示为:
                                   (3-5)
    式(3-5)中的*表示复共轭,等于左边为一个虚指数,其傅里叶反变换恰好是一个单位冲激函数,而冲激峰值位于 处。
    通过求两幅图像频域矩阵的相位差的傅里叶反变换,得到一个狄拉克函数 ,再找寻函数峰值点对应的坐标,即可得到所要求的配准点。实际上连续域要用离散域代替,这使得狄拉克函数转换为离散时间单位冲击。两幅图像互功率谱相位的逆变换,总是含有一个相关峰以及一个非相关峰,相关峰对应两幅图像的配准点。相关峰的能量对应重叠区域所占的百分比,而非相关峰的能量对应了非重叠区域所占的百分比。实验显示,傅里叶变换的相位配准法能提供较满意的图像配准结果。
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