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摘要：本文應(yīng)用計算最大互信息的方法作為圖像配準(zhǔn)的理論方法?；バ畔⒎ǖ聂敯粜阅芊浅姡錅?zhǔn)的精度較高，但需要利用圖像所有像素的灰度值來計算出圖像間的最大互信息，所以計算量比較大，計算的過程相對來說比較復(fù)雜，配準(zhǔn)時間較長。對于圖像間的灰度關(guān)系，互信息不需要做出任何的假設(shè)，即便是不同成像設(shè)備獲得的不同圖像；互信息法省去了圖像分割等預(yù)處理工作，自動化程度高，所以受到越來越多學(xué)者的關(guān)注，并在醫(yī)學(xué)、遙感和氣象等各個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 本文詳細(xì)地講述了圖像配準(zhǔn)的實現(xiàn)過程，并在MATLAB軟件平臺上編程完成圖像的配準(zhǔn)任務(wù)。研究內(nèi)容有：配準(zhǔn)原理是互信息達(dá)到最大值就達(dá)到最優(yōu)配準(zhǔn)?；バ畔⒆鳛榕錅?zhǔn)的判優(yōu)根據(jù)，需要一定的算法來計算出互信息的極大值點，本文重點介紹了Powell優(yōu)化算法。Powell優(yōu)化法其基礎(chǔ)理論是一維搜索，即在直線方向上求出目標(biāo)函數(shù)的極大值坐標(biāo)。相似性測度是度量兩幅配準(zhǔn)圖像所選取特征的相似性，是衡量每次進(jìn)行的幾何變換結(jié)果好壞的準(zhǔn)則，本文的相似性測度就是互信息。配準(zhǔn)前，先選定合適的搜索空間和搜索策略。 關(guān)鍵詞：圖像配準(zhǔn)；互信息；相似性度量；搜索策略；搜索空間；幾何變換
目錄 摘要 ABSTRACT 引言-1 １ 緒論-2 1.1 研究背景及應(yīng)用價值-2 1.2 研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢-3 1.3 圖像配準(zhǔn)技術(shù)的分類-5 2 圖像配準(zhǔn)-6 2.1 圖像配準(zhǔn)的基本框架-6 2.1.1 特征空間-6 2.1.2 相似性度量-6 2.1.3 搜索空間-6 2.1.4 搜索策略-6 2.2 配準(zhǔn)方法的分類-6 2.3 常用的圖像配準(zhǔn)方法-8 2.3.1 基于特征的圖像配準(zhǔn)方法-8 2.3.2 基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法-8 2.3.3 數(shù)字圖像-9 3 互信息在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用-10 3.1 基于互信息的配準(zhǔn)-10 3.1.1 互信息的基本理論-10 3.1.2 信息熵-10 3.1.3 直方圖-10 3.2 配準(zhǔn)步驟-12 4 基于互信息的圖像配準(zhǔn)應(yīng)用技術(shù)-13 4.1 插值技術(shù)-13 4.1.1 最近鄰插值法-13 4.1.2 三線性插值法-14 4.1.3 PV插值-15 4.2 空間幾何變換-15 4.3 搜索策略-17 4.3.1 POWELL算法-17 4.3.2 PSO算法-18 4.4 實驗結(jié)果-19 結(jié)論：-26 致謝-27 參考文獻(xiàn)-28 |
