趙夫群

摘要：圖像配準(zhǔn)是圖像處理領(lǐng)域的一個基本問題， 是眾多圖像分析和處理任務(wù)的關(guān)鍵步驟，其應(yīng)用是相當(dāng)廣泛的。本文首先介紹了圖像配準(zhǔn)技術(shù)的含義和分類，然后給出了圖像配準(zhǔn)的基本步驟，接著介紹了五種常用的幾何變換模型，最后針對遙感領(lǐng)域和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，給出了圖像配準(zhǔn)的具體應(yīng)用實例。

關(guān)鍵詞：圖像配準(zhǔn) 特征提取 幾何變換

中圖分類號：V243.6 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）06-0245-01

1 引言

圖像配準(zhǔn)是圖像處理領(lǐng)域的一個基本問題，是圖像處理中的一個關(guān)鍵步驟，它在眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)圖像處理、影像分析、遙感融合、計算機視覺等，圖像配準(zhǔn)是當(dāng)前科研領(lǐng)域中的一個熱點。簡單的說，圖像配準(zhǔn)就是將兩幅同一景物不同時刻或成像模式的圖像由不同坐標(biāo)系變換到同一坐標(biāo)系中的過程。

圖像配準(zhǔn)的類別很多[1]。根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域，圖像配準(zhǔn)可以分為遙感圖像配準(zhǔn)、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)、三維重建和計算機視覺領(lǐng)域等內(nèi)的圖像配準(zhǔn)。根據(jù)自動化程度，可將其分為人工配準(zhǔn)、半自動配準(zhǔn)和全自動配準(zhǔn)等。根據(jù)所利用的圖像信息，又可分為基于灰度信息的配準(zhǔn)和基于特征的配準(zhǔn)。根據(jù)成像模式，配準(zhǔn)圖像可以分為單模態(tài)圖像配準(zhǔn)和多模態(tài)圖像配準(zhǔn)。

2 圖像配準(zhǔn)的基本步驟

一般來說，圖像配準(zhǔn)的過程可分為特征提取、特征匹配、幾何變換模型的選取及其參數(shù)的確定、配準(zhǔn)圖像的重新采樣及配準(zhǔn)等幾個步驟。

（1）特征提取。特征提取是圖像配準(zhǔn)中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，就是提取待配準(zhǔn)圖像之間的顯著特征。特征選取的好壞對后續(xù)過程有很大的影響，關(guān)系著配準(zhǔn)算法的穩(wěn)定性和可靠性。最常用的圖像特征主要有：特征點、直線段、邊緣、輪廓、閉合區(qū)域、特征結(jié)構(gòu)以及統(tǒng)計特征等。特征點的提取方法有很多，如Harris角點檢測算法、SUSAN 算法、DoG算法等。

（2）特征匹配。特征匹配就是尋找提取到的特征間的對應(yīng)關(guān)系。首先，選取并計算所提取的特征的描述子；然后，選取適合的相似度量函數(shù)，用于計算特征間的匹配程度；最后，找出正確匹配特征對集。

（3）幾何變換模型的選取及其參數(shù)的確定。首先，根據(jù)特征間的對應(yīng)關(guān)系，計算幾何變換模型參數(shù)。然后，再根據(jù)相似度量函數(shù)優(yōu)化幾何變換參數(shù)。

（4）配準(zhǔn)圖像的重新采樣及配準(zhǔn)。首先，選取合適的插值函數(shù)。然后，用幾何映射函數(shù)將浮動圖像映射到基準(zhǔn)圖像的坐標(biāo)空間，從而實現(xiàn)圖像的配準(zhǔn)。

3 四種幾何變換模型

在圖像配準(zhǔn)中，常用的幾何變換模型主要有剛體變換、相似變換、仿射變換、投影變換和多項式變換等[1]，這里主要介紹前四種。

（1）剛體變換（Rigid Transformation），剛體變換主要是針對旋轉(zhuǎn)和平移進行的一種變換。

（2）相似變換（Similarity Transformation），相似變換主要是針對平移、旋轉(zhuǎn)和縮放等進行的一種變換。

（3）仿射變換（Affine Transformation），仿射變換主要是針對平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、剪切等進行的一種變換。

（4）投影變換（Projective Transformation），它可以看為由平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、剪切等變換的組合。

4 結(jié)語

在過去的幾十年中，圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的研究成果層出不窮。本文主要完成的是綜述的工作，首先介紹了圖像配準(zhǔn)的定義、和幾種分類方式；然后，介紹了圖像配準(zhǔn)的四個基本步驟：特征提取、特征匹配、幾何變換模型的選取、配準(zhǔn)圖像的重新采樣及配準(zhǔn)；接著介紹了剛體變換、相似變換、仿射變換、投影變換等幾種常用的變換模型。當(dāng)然圖像配準(zhǔn)研究中仍然有許多問題，還有待科研人員去解決和完善。

參考文獻

[1]陳顯毅.圖像配準(zhǔn)技術(shù)及其MATLAB編程實現(xiàn)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2009.

[2]J.B.Campbell.Introduction to remote sensing.The Guilford Press，2008.

[3]Zitova B， Flusser J. Image Registration Methods： A Survey[J]. Image and Vision Computing，2003，21（11）：977-1000.

[4]Brown L G.A Survey of Image Registration Techniques[J]. ACM Computing Surveys，1992，24（4）：325-376.

[5]J.Wadley，N.Kitchen，and D.Thomas.Image-guided neurosurgery.Hospital medicine（London， England：1998），60（1）：34，1999.

[6]J.V.Hajnal， D.T.Hawkes，and D.L.G.Hill.Medical image registration.CRC，2001.

[7]M.Bro-Nielsen.Medical image registration and surgery simulation.IMMDTU Lyngby，1996.