图像配准

医学影像处理中图像配准的使用教程医学影像处理是指利用计算机科学和技术对医学图像进行处理和分析的过程。

图像配准是医学影像处理中一项非常重要的技术，它可以将不同时间、不同位置、不同模态的医学图像进行对齐，方便医生进行观察和分析。

本文将为您介绍医学影像处理中图像配准的使用教程。

一、图像配准的定义和作用图像配准是将不同图像的特征点进行对应，通过变换和调整，使得图像在空间上达到最佳的匹配，从而实现不同图像的对齐。

图像配准在医学影像处理中的作用主要有以下几个方面：1. 临床诊断：配准后的图像可以更好地显示病灶的位置、形状和大小，帮助医生更准确地进行病情评估和诊断。

2. 治疗规划：配准后的图像可以用于制定治疗计划，帮助医生精确确定手术切除范围、放疗区域等。

3. 病变监测：通过定期对配准后的图像进行对比，可以观察病变的生长和变化，评估治疗效果。

二、图像配准的基本原理图像配准主要包括特征提取、特征匹配、变换模型和优化算法等几个步骤。

下面我们将逐一介绍。

1. 特征提取：特征是指图像上具有一定代表性的点、线或区域，例如角点、边缘等。

特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性的特征点。

2. 特征匹配：特征匹配是将待配准图像的特征点与参考图像的特征点进行对应和匹配。

3. 变换模型：变换模型是指利用数学方法对待配准图像进行变换的模型，常用的变换模型有平移、旋转、缩放、仿射变换和非刚体变形等。

4. 优化算法：优化算法是为了找到最佳的变换参数，使得配准后的图像与参考图像在某种准则下最为接近。

常用的优化算法有最小二乘法、最大似然估计和梯度下降等。

三、图像配准的步骤和技术实现图像配准的具体步骤和技术根据不同的图像类型和配准要求可能会有所不同。

以下是一个常见的图像配准步骤和技术示例：1. 图像预处理：对待配准的图像进行预处理，包括去噪、增强和裁剪等操作，以提高后续步骤的配准效果。

2. 特征提取：从待配准图像和参考图像中提取特征点。

常用的特征点包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。

如何进行高效的图像匹配和图像配准图像匹配和图像配准是计算机视觉领域中常见的任务，其目的是通过计算机算法将两幅或多幅图像进行比较，从而找出它们之间的相似性或者进行图像的对齐。

本文将介绍一些高效的图像匹配和图像配准的方法。

一、图像匹配图像匹配即是将一幅图像中的特征在另一幅图像中找到对应物体或者区域。

下面是一些常见的图像匹配方法：1.特征点匹配特征点匹配是最常见的图像匹配方法之一，它通过在图像中提取特征点，并计算特征点的描述子，然后使用某种度量来比较两幅图像的特征点，找出最相似的特征点对。

常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。

2.直方图匹配直方图匹配是一种基于图像全局颜色或纹理分布的匹配方法，它将图像的直方图进行比较，通过计算直方图之间的相似性度量来进行匹配。

直方图匹配适用于颜色和纹理信息较为明显的图像匹配任务。

3.模板匹配模板匹配是一种基于像素点灰度值的匹配方法，它通过将一个预定义的模板图像滑动或者扫描到待匹配图像上，计算模板和图像之间的相似性度量，从而找到最佳匹配位置。

模板匹配适用于物体检测和目标跟踪等应用场景。

4.特征描述子匹配特征描述子匹配是一种将图像中的局部特征点的描述子进行比较的匹配方法，它通过计算特征点描述子之间的相似性度量找到最佳匹配。

常用的特征描述子匹配算法包括基于二值描述子的BRISK和ORB，基于二进制描述子的BRIEF和FREAK，以及基于浮点数描述子的SIFT、SURF和AKAZE等。

二、图像配准图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐，使得它们在空间上或者几何上具有一致性。

下面是一些常用的图像配准方法：1.特征点配准特征点配准是将两幅图像中的特征点进行对应的一种配准方法，它通过计算特征点的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像的特征点对应一致。

常用的特征点配准方法包括RANSAC、LMS和Hough变换等。

2.像素级配准像素级配准是将两幅图像的像素进行一一对应的配准方法，它通过计算图像间的几何变换关系，然后将其中一幅图像进行变换，使得两幅图像在几何上对应一致。

计算机视觉中的图像配准技术综述引言计算机视觉中的图像配准技术是一种将多个图像对齐和融合的关键技术。

图像配准技术在医学影像、地理遥感、计算机图形学等领域都有着广泛的应用。

本文将对计算机视觉中的图像配准技术进行综述，包括图像配准的定义、算法原理、分类和应用。

通过对各个方面的概述和分析，希望读者可以对图像配准技术有更深入的了解。

一、图像配准的定义图像配准是指将多个图像按照某种准则对齐和融合的过程。

在图像配准中，通常有一个参考图像（reference image）和一个或多个需要对齐的目标图像（target image）。

图像配准的目的是将目标图像转换到参考图像的空间坐标系中，以使两个或多个图像之间拥有相同的尺度、方向和位置关系。

二、图像配准的算法原理图像配准的算法原理主要包括特征提取、特征匹配和变换模型估计。

具体步骤如下：1. 特征提取特征提取是图像配准中的第一步，它的目的是从图像中提取出一些具有鲁棒性和区分度的特征点或特征描述子。

常用的特征包括角点、边缘、纹理等。

特征提取的方法有很多种，包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。

2. 特征匹配特征匹配是图像配准中的关键步骤，它的目的是将参考图像和目标图像中找到的特征进行匹配。

常用的特征匹配方法有最近邻匹配、RANSAC等。

最近邻匹配通过计算特征之间的距离来进行匹配，而RANSAC算法则通过随机采样和模型估计来选择最佳匹配。

3. 变换模型估计变换模型估计是图像配准中的最后一步，它的目的是通过匹配得到的特征点或特征描述子估计参考图像和目标图像之间的变换关系。

常用的变换模型有仿射变换、透射变换、非刚性变形等。

变换模型估计的方法有最小二乘法、最大似然估计等。

三、图像配准的分类图像配准可根据多个维度进行分类。

一种常见的分类方法是根据变换模型的类型来区分，包括刚性配准和非刚性配准。

刚性配准是指保持图像的旋转、平移和缩放不变的配准方法，常用于医学影像中对齐各个时间点的图像。

计算机视觉技术中的图像配准算法介绍图像配准是计算机视觉的一个关键任务，其目标是将多张图像从不同的视角、尺度或形变下进行对齐，以便于后续的图像处理和分析。

图像配准技术广泛应用于医学影像、遥感影像、计算机辅助设计等多个领域。

本文将介绍几种常见的图像配准算法，包括特征点匹配、相位相关法和仿射变换法。

特征点匹配是图像配准中最常用的算法之一。

该算法的思想是在图像中提取一些鲁棒的特征点，并通过匹配这些特征点来确定两幅图像之间的变换关系。

常用的特征点包括角点、边缘点和尺度不变特征点（SIFT、SURF等）。

特征点匹配算法可以分为基于局部邻域的匹配和基于全局优化的匹配。

前者主要根据特征点附近的图像信息进行匹配，例如使用局部特征描述子来计算相似性。

后者则通过全局最优化方法，如RANSAC、Hough变换等，对所有特征点进行匹配和优化，以得到更准确的变换矩阵。

相位相关法是一种基于频域的图像配准方法。

该方法通过计算图像的互相关函数（cross-correlation）来确定两幅图像间的平移参数。

互相关函数测量了两幅图像在不同平移情况下的相似性，平移参数对应于最大互相关值出现的位置。

相位相关法适用于提供噪声较小、对齐相对简单的图像，例如纹理丰富的物体或具有明确边缘的物体。

此外，相位相关法还可以通过引入多尺度和金字塔技术来增强算法的鲁棒性，以适应不同尺度和旋转情况下的图像配准需求。

仿射变换法是一种常用的几何变换方法，它能够通过应用平移、旋转、缩放和切变等操作，将一幅图像映射到另一幅图像上。

在图像配准中，仿射变换法假设两幅图像具有相似的几何形状，且变换关系可以通过线性变换来表示。

一般来说，仿射变换法需要事先提取出一些图像上的特征点，并通过最小二乘法或一致性检测等方法来优化变换参数。

仿射变换法广泛应用于平面图像的配准，例如拼接全景图像、图像纠正和图像校正等场景。

除了上述介绍的算法，图像配准还有其他一些方法，如强度匹配法、基于统计的方法和形态学变换等。

ENVI对图像进行配准校正拼接裁剪ENVI在图像处理领域被广泛应用，其中配准、校正、拼接和裁剪是常见且重要的操作。

本文将介绍ENVI在图像配准校正拼接裁剪方面的基本原理和操作步骤。

一、图像配准图像配准是将多幅图像对准到一个统一的坐标系统中，使它们具有相同的尺度、旋转和平移。

ENVI提供了多种图像配准方法，包括基于特征点匹配的自动配准和基于控制点辅助的手动配准。

1. 自动配准ENVI的自动配准功能利用图像中的特征点进行匹配，通过计算特征点的几何变换关系来实现配准。

使用该功能时，首先选择一个参考图像，然后选择其他需要配准的图像。

ENVI将自动检测并匹配这些图像中的特征点，并计算图像之间的几何变换关系，最终实现图像的配准。

2. 手动配准对于某些情况下自动配准效果不佳或需要更精确的配准结果的场景，ENVI提供了手动配准功能。

该功能需要用户手动在图像中添加控制点，根据已知的地理坐标信息进行匹配。

通过选择足够数量的控制点，并进行几何变换，可以实现更准确的图像配准结果。

二、图像校正图像校正是指通过去除图像中的变形、噪声、光照等因素，使得图像更加准确和清晰。

ENVI提供了多种图像校正方法，如大气校正、几何校正等。

1. 大气校正在遥感图像处理中，大气校正是一个重要的步骤。

ENVI提供了不同的大气校正模型，如基于大气遥感参数的MODTRAN模型、Atmospheric and Topographic Correction (ATCOR)模型等。

用户可以根据实际需求选择合适的大气校正方法对图像进行校正，以消除大气干扰，还原地物的真实信息。

2. 几何校正几何校正是指将图像中的地物从图像坐标转换为地理坐标，使得图像与实际地理位置相符。

ENVI提供了自动几何校正功能，可以使用地面控制点或地面矢量数据进行几何校正。

通过选择合适的校正方法和参考数据，可以将图像校正为具有地理坐标的图像。

三、图像拼接图像拼接是将多幅图像按照空间位置进行组合，生成一幅更大尺寸的图像。

图像处理中图像配准算法的使用技巧图像配准是图像处理中常见的任务之一，它是指将两幅或多幅图像在空间上进行对齐的过程。

通过图像配准，我们可以使得不同来源、不同角度或者不同感光条件下获取的图像能够准确对齐，从而方便后续的图像分析与处理。

本文将介绍常见的图像配准算法以及它们的使用技巧。

一、基本概念与原理在开始介绍图像配准算法之前，我们首先来了解一些基本概念与原理。

1. 图像配准的目标图像配准的目标是通过对两幅或多幅图像进行变换，使得它们在某种准则下达到最佳的对齐效果。

常见的配准准则包括最小化均方误差、最大化互信息等。

2. 变换模型图像配准的核心是通过对图像进行一定的变换，将它们对齐。

常用的变换模型包括平移、旋转、缩放、仿射变换等。

不同的变换模型适用于不同的应用场景。

3. 配准误差评估在进行图像配准后，我们需要对配准结果进行评估。

常见的评估指标包括均方差、互信息、相对误差等。

二、常见的图像配准算法1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准算法。

它通过在图像中提取特征点，然后在两幅或多幅图像中寻找对应的特征点，最后利用对应的特征点计算出图像之间的变换关系。

常见的特征点匹配算法包括SIFT、SURF、ORB等。

使用技巧：- 在选择特征点时，应选择具有鲁棒性和独特性的点，避免选择到噪声点或者重复点。

- 对于大场景或者复杂场景，可以先对图像进行分区域处理，以降低计算量并提高匹配的准确性。

- 在进行特征点匹配时，可以使用RANSAC算法去除误匹配的点，提高匹配结果的准确性。

2. 相关性匹配法相关性匹配法是一种基于图像之间的互相关性进行配准的算法。

它通过计算图像之间的互相关系数，来寻找最佳的配准变换关系。

这种方法相对于特征点匹配法更加直接，适用于一些相对简单的图像。

使用技巧：- 在计算互相关系数时，可以使用加速技术，如傅里叶变换、局部相干性算法等，提高计算效率。

- 在进行配准时，可以先进行图像的预处理，如亮度调整、去噪等操作，提高配准效果。

图像配准是计算机视觉领域中的一个重要技术，它是指将多幅图像或不同波段的图像进行空间或属性的对齐，目的是为了实现图像的融合、分析和处理。

在医学影像、遥感、地理信息系统、机器视觉等领域都有广泛的应用。

本文将从图像配准的定义、应用、方法和挑战等方面展开探讨。

一、图像配准的定义及应用图像配准是指将两幅或多幅图像进行几何变换，使得它们在同一坐标系下对齐的过程。

图像配准技术在医学影像中的应用尤为广泛，比如将不同时间拍摄的病灶影像进行配准，可以帮助医生观察病变的发展和变化；在遥感影像中，将不同波段或不同角度拍摄的影像进行配准，可以实现地物的精确提取和监测。

此外，在机器视觉中，图像配准也是实现目标检测、跟踪和识别的重要前提。

二、图像配准的方法图像配准的方法有很多种，主要包括特征点匹配、区域匹配和基于深度学习的配准方法。

其中，特征点匹配是最常用的一种方法，它通过寻找图像中的关键点，然后计算这些关键点之间的相似性，从而实现图像的配准。

区域匹配则是将图像分割成小块，在不同图像之间寻找相似的区域进行配准。

而基于深度学习的配准方法则是近年来兴起的一种新方法，它利用深度神经网络学习图像之间的映射关系，实现高精度的配准。

三、图像配准的挑战图像配准虽然在实际应用中有着广泛的前景，但是在实际操作中也存在一些挑战。

首先是图像配准的精度和鲁棒性问题，特别是在图像存在噪声、变形、遮挡等情况下，传统的图像配准方法往往难以取得理想的效果。

其次是图像配准的计算复杂度和效率问题，尤其是对于大尺寸、高分辨率的图像，传统的配准方法往往需要耗费大量的时间和计算资源。

此外，图像配准的自动化和实时性也是一个亟待解决的问题，尤其是在一些对时间要求较高的应用场景中，比如医学影像的手术导航等。

四、图像配准的未来发展趋势随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，图像配准技术也将迎来新的发展机遇。

一方面，基于深度学习的图像配准方法将成为未来的发展趋势，通过大数据和强大的计算能力，深度学习可以学习到更加复杂的图像特征，实现更加精准的配准效果。

计算机视觉中的图像配准方法图像配准是计算机视觉中的一个重要问题，它指的是将多幅图像对齐，使它们在空间上达到一致。

在实际应用中，图像配准能够用于医学影像处理、遥感图像分析、机器人导航等各种领域。

本文将介绍几种常见的图像配准方法，它们分别是特征点匹配、互信息、局部相关性和归一化互相关。

1. 特征点匹配特征点匹配是一种常用的图像配准方法，它通过寻找图像中具有鲁棒性的特征点，并将这些特征点在不同图像中进行匹配。

常见的特征点包括角点、边缘和尺度不变特征点(SIFT)等。

特征点匹配的步骤主要包括特征提取、特征描述和特征匹配。

2. 互信息互信息是一种常用的图像配准度量方法，它可以通过比较两幅图像的统计特性来评估它们之间的相似度。

互信息的计算公式为：MI(X,Y) = ΣΣ p(X,Y) * log2(p(X,Y) / (p(X)*p(Y)))其中，p(X,Y)表示联合概率分布，p(X)和p(Y)分别表示边缘概率分布。

互信息值越大，表示两幅图像之间的相似度越高。

3. 局部相关性局部相关性是一种基于图像像素的配准方法，它通过计算两幅图像之间的相关性来确定图像的平移和旋转差异。

局部相关性的计算公式为：R(u,v) = Σ Σ w(x,y) * I1(x-u,y-v) * I2(x,y)其中，R(u,v)表示相关性，w(x,y)表示窗口函数，I1和I2分别表示待配准图像的像素灰度值。

通过找到相关性值最大的平移和旋转参数，可以实现图像的配准。

4. 归一化互相关归一化互相关是一种基于像素级别的图像配准方法，它通过计算两幅图像之间的互相关系数来评估它们之间的相似度。

归一化互相关的计算公式为：NCC(u,v) = Σ Σ (I1(x-u,y-v) - μ1)(I2(x,y) - μ2) / (√(σ1^2 * σ2^2))其中，NCC(u,v)表示归一化互相关系数，μ1和μ2分别表示两幅图像的平均灰度值，σ1和σ2表示两幅图像的标准差。

计算机视觉中的图像配准工具介绍图像配准是计算机视觉中的一项重要技术，它指的是将两幅或多幅图像进行对齐，使它们在空间中达到最佳匹配的过程。

图像配准在医学影像处理、卫星遥感、航空摄影、地理信息系统等领域有着广泛的应用。

一、图像配准的原理图像配准的原理是通过寻找两幅图像之间的空间变换关系，将它们进行对齐和融合。

这个过程通常包括特征点提取、特征点匹配、空间变换等步骤。

特征点可以是图像中的角点、边缘点、斑点等，通过这些特征点的匹配和对齐，可以实现图像的配准。

二、常用的图像配准工具1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中包括了丰富的图像配准工具。

通过OpenCV库，我们可以实现图像的特征点提取、特征点匹配和空间变换等功能。

OpenCV提供了多种图像配准算法，包括基于特征点的配准算法、基于区域的配准算法等。

它支持多种编程语言，如C++、Python等，方便开发人员进行图像配准的应用开发。

2. MATLABMATLAB是一个强大的科学计算软件，它提供了丰富的图像处理工具箱，包括了图像配准的相关函数和工具。

通过MATLAB，我们可以实现图像的特征点提取、特征点匹配、空间变换、图像融合等操作。

MATLAB提供了直观而丰富的图形用户界面，方便用户进行图像配准的操作和调试。

3. SIFT和SURF算法SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是两种经典的特征点提取和匹配算法，它们被广泛应用于图像配准领域。

SIFT和SURF算法具有较好的旋转不变性和尺度不变性，能够提取出图像中的稳定特征点，并实现这些特征点的匹配和对齐。

4. FLANN库FLANN（快速库近似最近邻）是一个快速的最近邻搜索库，它提供了多种最近邻搜索算法，包括了KD树、KMeans、LSH等。

在图像配准中，最近邻搜索是一项基础的操作，FLANN库提供了高效的最近邻搜索算法，能够加速图像特征点的匹配和配准过程。

三、图像配准的应用1. 医学影像处理在医学影像处理中，图像配准可以用于不同时间点的病灶对比、不同模态的影像融合等。

图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。

配准技术的流程配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到匹配的特征点对；然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数：最后由坐标变换参数进行图像配准。

而特征提取是配准技术中的关键，准确的特征提取为特征匹配的成功进行提供了保障。

因此，寻求具有良好不变性和准确性的特征提取方法，对于匹配精度至关重要.研究工作图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。

总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。

比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。

基本方式图像配准的方式图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其它的相关图像与之配准，其坐标系统是任意的。

绝对配准是指先定义一个控制网格，所有的图像相对于这个网格来进行配准，也就是分别完成各分量图像的几何校正来实现坐标系的统一。

本文主要研究大幅面多图像的相对配准，因此如何确定多图像之间的配准函数映射关系是图像配准的关键。

通常通过一个适当的多项式来拟合两图像之间的平移、旋转和仿射变换，由此将图像配准函数映射关系转化为如何确定多项式的系数，最终转化为如何确定配准控制点（RCP）。

图像配准方法目前，根据如何确定RCP的方法和图像配准中利用的图像信息区别可将图像配准方法分为三个主要类别：基于灰度信息法、变换域法和基于特征法[1]，其中基于特征法又可以根据所用的特征属性的不同而细分为若干类别。

测绘技术使用教程之图像配准原理与实践案例近年来，随着测绘技术的迅猛发展，图像配准作为其重要组成部分之一，受到了越来越多的关注和应用。

本文将介绍图像配准的原理以及实践案例，帮助读者更好地理解和运用这一技术。

一、图像配准的原理图像配准，顾名思义是将多幅或多时相的图像进行对齐，使得它们在同一坐标系下准确对应。

图像配准的原理主要包括特征提取、特征匹配和几何变换。

特征提取是图像配准的第一步，通过寻找图像中的关键特征点或特征描述子，确定图像的特征。

常见的特征包括角点、边缘、斑点等。

在特征提取过程中，需要注意选择具有明显辨别度和稳定性的特征，以确保匹配的准确性。

特征匹配是图像配准的核心步骤，通过将待匹配图像的特征与基准图像的特征进行比较，找到最佳的匹配对应关系。

常用的特征匹配算法包括最近邻匹配、支持向量机、随机抽样一致性等。

在特征匹配中，需要考虑噪声、光照变化等因素对匹配结果的影响。

几何变换是图像配准的最后一步，通过对图像进行平移、旋转、缩放等几何变换，将其与基准图像对齐。

几何变换可以通过矩阵运算来实现，常见的几何变换模型包括刚体变换、相似变换、仿射变换等。

二、图像配准的实践案例为了更好地理解和运用图像配准技术，我们将介绍一个实际的案例。

假设我们需要将一组卫星遥感图像进行配准，以提取城市地形信息。

首先，我们从卫星遥感图像中提取出特征点。

将图像转换为灰度图像，并使用Harris角点检测算法提取出角点特征。

然后，利用尺度不变特征变换算法（SIFT）提取出更为丰富的特征描述子。

通过这两步的特征提取，我们得到了待配准图像和基准图像的特征。

接下来，我们使用最近邻匹配算法对特征进行匹配。

根据特征之间的距离，找到待配准图像和基准图像的最佳匹配对应关系。

为了提高匹配的准确性，可以引入一些筛选机制，例如剔除不一致的匹配点和使用RANSAC算法排除错误匹配。

最后，通过几何变换将待配准图像与基准图像对齐。

根据匹配的特征点对，可以计算出仿射变换矩阵，将待配准图像进行平移、旋转和缩放，使其与基准图像完美对齐。

如何解决计算机视觉技术中的图像配准问题图像配准是计算机视觉技术中的一个重要任务，它的目标是将多个图像对齐到同一个坐标系中，使它们能够进行准确的比较和分析。

在许多实际应用中，如遥感图像处理、医学影像诊断和人脸识别等领域，图像配准都起着至关重要的作用。

然而，由于图像间的变形、旋转、平移和尺度变换等因素，图像配准一直是一个具有挑战性的问题。

为了解决图像配准问题，许多方法和算法被提出并取得了显著的进展。

下面我将介绍几种常见的图像配准方法：1. 特征点匹配法：特征点是图像中具有独特性质的点，如角点、边缘点等。

特征点匹配法通过检测和匹配图像中的特征点来实现图像配准。

该方法首先在两幅图像中提取特征点，然后根据特征点的位置和描述子信息进行匹配，并计算出图像之间的变换矩阵。

特征点匹配方法在处理小尺度的图像配准任务上表现出色，但对于大尺度变换和遮挡较多的图像配准问题仍然存在一定的挑战。

2. 直方图匹配法：直方图是图像中各个灰度级出现的频率统计图。

直方图匹配法通过比较图像的直方图来实现图像配准。

该方法首先计算出两幅图像的直方图，并进行直方图均衡化，使它们的灰度值分布相似。

然后，通过计算直方图的差异，找到图像之间的变换矩阵。

直方图匹配方法简单快速，对于灰度级较少的简单图像配准任务效果较好，但在处理具有复杂纹理和背景的图像时可能会受到噪声和光照变化的影响。

3. 基于特征描述子的方法：特征描述子是对图像中特征点局部区域进行表示和描述的向量。

基于特征描述子的图像配准方法通过提取和匹配图像中的特征点及其描述子来实现图像配准。

该方法首先在两幅图像中提取特征点，并计算出它们的描述子。

然后，通过比较和匹配特征点的描述子，找到图像之间的变换矩阵。

基于特征描述子的方法具有较强的鲁棒性和稳定性，在处理大尺度变形和遮挡较多的图像配准问题上表现出色。

除了上述方法外，还有一些其他的图像配准方法，如基于区域的方法、基于梯度的方法和基于模板匹配的方法等。

计算机视觉中的图像配准方法在计算机视觉领域，图像配准是一项重要的技术，用于将两幅或多幅图像对齐以便进行比较、融合或者其他后续处理。

图像配准可以用于医学影像、遥感图像、安防监控等众多领域，其准确性对于后续分析的结果至关重要。

本文将介绍几种常用的图像配准方法。

一、特征点匹配法特征点匹配法是一种常见且广泛使用的图像配准方法。

该方法基于图像中的特征点，通过在两幅图像中提取特征点并找到对应关系，从而将两幅图像对齐。

对于特征点的提取，常见的算法包括SIFT、SURF、ORB等。

这些算法通过局部特征的描述，将图像中的特征点提取出来，并计算特征点的描述子。

在匹配过程中，可以使用暴力匹配算法或者基于FLANN 的快速匹配算法。

特征点匹配法的优点是可以在图像具有较大变形的情况下保持较好的配准性能，而其缺点是对于纹理缺乏明显特征或存在视差较大的区域，会出现匹配错误的情况。

二、基于区域的图像配准方法基于区域的图像配准方法以图像的一些特定区域为基础进行配准。

该方法在医学影像领域较为常见，如脑部MRI图像的配准。

在这种方法中，通常首先选择一些显著的图像区域作为配准参考，可以是人眼识别的解剖结构或者其他特征明显的区域。

然后，通过提取这些区域的特征并进行匹配，实现图像的配准。

基于区域的图像配准方法的优点是可以更好地处理缺失纹理或大面积变形的情况，而其缺点是对于纹理稀疏或者不连续的区域，可能无法找到有效的配准特征。

三、基于图像变换的配准方法基于图像变换的配准方法通过对图像进行变换和变形，实现图像的对齐。

常用的变换包括平移、旋转、缩放、仿射变换等。

在这种方法中，首先需要确定变换模型，根据具体需求选择适当的变换模型。

然后，通过优化匹配误差，估计出最优的变换参数，使得两幅图像尽可能一致。

基于图像变换的配准方法的优点是可以在图像中存在较大形变或者变形的情况下实现配准，同时可以控制图像变换的参数进行精细调整。

然而，该方法也存在计算复杂度高和模型选择的挑战。

图像配准图像配准是对取⾃不同时间、不同传感器或者不同视⾓的同⼀场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程，它被⼴泛地应⽤在遥感图像、医学影像、三维重构、机器⼈视觉等诸多领域中.⽽匹配就是在⼀幅⼤图像中搜寻⽬标，已知该图中有要找的⽬标，且该⽬标同模板有相同的尺⼨、⽅向和图像，通过⼀定的算法可以在图中找到⽬标，确定其坐标位.利⽤模板匹配可以在⼀幅图像中找到已知的物体.⽐如抓拍到了⼀张射门的照⽚，要在该照⽚中找到⾜球的位置.这时就可以采⽤模板匹配的⽅法.⽬前已经开发了许多处理各种不同种类的数据和问题的技术，总的来讲，按照图像的不同可分为三类：第⼀类：由于获取图像的不同，造成图像之间的错位.为了配准这些图像，可以采⽤空域的⽅法来去除这些差别.第⼆类：由于获取图像的不同⽽造成的，不过这主要是由于光照或者天⽓条件不同⽽造成的差别.这样的图像在亮度上有所区别，也有的会在空域中产⽣差别，例如透视变形.第三类：图像的差别是由于⽬标的运动，⽣长或者其他景物的变化⽽引起的.第⼆类和第三类图像差别并不是直接通过配准消除的，但这给图像配准带来了很⼤的困难.对于图像的配准技术，可以把它看作是以下4点选择的组合.·特征空间·搜索空间·搜索策略·相似度测量特征空间指的是从图像中提取出来的⽤来匹配的信息；搜索空间则是指⽤来校准图像的图像变换集；搜索策略决定如何在这个空间中选择下⼀个变换，如何测试并搜索出最优的变换；相似度测量则决定了每⼀个配准测试中的相关特性.在图像配准中，特征空间、相似度测量、搜索空间以及搜索策略等的选择都会影响到最后配准的精确度.所有的图像配准⽅法都可以认为是这些选择的组合.这个框架对于我们理解现在存在的各种各样的配准⽅法的特点以及其之间的关系是相当有⽤的.因为主要要⽤到匹配技术，所以下⾯我们先介绍⼀下图像的匹配，再介绍⼀些图像配准中所⽤到的理论基础和配准⽅法.1.图像的模板匹配1.1 模板匹配的基本概念图像匹配技术是数字图像处理领域的⼀项重要研究,并已在计算机视觉、虚拟现实场景⽣成、航空航天遥感测量、医学影像分析、光学和雷达跟踪、景物制导等领域得到了⼴泛的应⽤.根据已知模式(模板图),到另⼀幅图中搜索相匹配的⼦图像的过程,称为模板匹配.模板就是⼀幅已知的⼩图像.模板匹配就是在⼀幅⼤图像中搜寻⽬标，已知该图中有要找的⽬标，且该⽬标同模板有相同的尺⼨、⽅向和图像，通过⼀定的算法可以在图中找到⽬标，确定其坐标位置.以8 位图像(其1个像素由1个字节描述)为例，模板T( 个像素)叠放在被搜索图 ( 个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫⼦图 . 为⼦图左上⾓在被搜索图上的坐标.搜索范围是：通过⽐较和的相似性，完成模板匹配过程.注意：图像的数据是从下到上、从左到右排列的.可以⽤下式衡量和相似性：=上式的第⼀项为⼦图的能量，第三项为模板的能量，都与模板匹配⽆关.第⼆项是模板和⼦图的互相关，随⽽改变.当模板和⼦图匹配时，该项有极⼤值.将其归⼀化，得模板匹配的相关系数：当模板和⼦图完全⼀样时，相关系数 .在被搜索图S 中完成全部搜索后，找出的最⼤值，其对应的⼦图即为匹配⽬标.显然，⽤这种公式做图像匹配计算量⼤、速度较慢.另⼀种算法是衡量T 和Sij 的误差，其公式为：为最⼩值处即为匹配⽬标.为提⾼计算速度，取⼀个误差阈值，当 > 时就停⽌该点的计算，继续下⼀点计算.试验结果如下结果表明：被搜索图越⼤，匹配速度越慢；模板越⼩，匹配速度越快.误差法速度较快，阈值的⼤⼩对匹配速度影响⼤，和模板的尺⼨有关.1.2 改进模板匹配算法在误差算法的基础上设计了⼆次匹配误差算法：第⼀次匹配是粗略匹配.取模板的隔⾏隔列数据，即四分之⼀的模板数据，在被搜索图上进⾏隔⾏隔列扫描匹配，即在原图的四分之⼀范围内匹配.由于数据量⼤幅度减少，匹配速度显著提⾼.为了合理的给出⼀个误差阈值，我们设计了⼀个确定误差阈值的准则：式中：为各点平均的最⼤误差，⼀般取40～50 即可；为模板的长和宽.第⼆次匹配是精确匹配.在第⼀次误差最⼩点的邻域内，即在对⾓点为，的矩形内，进⾏搜索匹配，得到最后结果.下表是相关法、误差法、⼆次匹配误差法这三种模板匹配算法对两幅图像进⾏模板匹配的结果⽐较，⼆次匹配误差法的速度⽐其它算法快了10倍左右.使⽤⼆次匹配误差法对256*256 像素的被搜索图进⾏模板匹配的结果如下：从上图结果可看出，第⼀次匹配位置是偶数，因为是隔⾏隔列进⾏搜索的；第⼆次则是精确位置.1.3 ⼆次匹配误差法的主要代码#define AvEthreshold 40 // 各点平均误差int Ethreshold; // 误差阈值//计算误差阈值Ethreshold=AvEthreshold*((lTemplateHeight+1)/2)*((lTemplateWidth+1)/2);// 第⼀次粗略匹配，找出误差最⼩位置（nMaxHeight，nMaxWidth）// 仅使⽤模板中隔⾏隔列的数据，在被搜索图中隔⾏隔列匹配nMinError = 99999999;for (i = 0; i < lHeight - lTemplateHeight +1; i=i+2){for(j = 0; j < lWidth - lTemplateWidth + 1; j=j+2){nError = 0;for (m = 0; m < lTemplateHeight; m=m+2){for(n = 0; n < lTemplateWidth; n=n+2){// 指向被搜索图像倒数第i+m⾏，第j+n个象素的指针lpSrc = (char *)lpDIBBits + lLineBytes * (i+m) + (j+n);// 指向模板图像倒数第m⾏，第n个象素的指针lpTemplateSrc = (char *)lpTemplateDIBBits + lTemplateLineBytes * m + n;pixel = (unsigned char)*lpSrc;templatepixel = (unsigned char)*lpTemplateSrc;nDelta=(int)pixel-templatepixel;if (nDelta<0) // 做绝对值运算{nError = nError-nDelta;}else{nError = nError+nDelta;}}if (nError>(Ethreshold)) break; // 误差⼤于阈值，进⼊下⼀点计算}if (nError < nMinError) //与最⼩误差⽐较{nMinError = nError; // 记录最⼩误差及其坐标nMaxWidth = j;nMaxHeight = i;}}}2 图像的配准技术2.1 图像配准理论基础我们先介绍图像配准中经常⽤到的图像变换、相似性测度、插值算法以及最⼩⼆乘法.2.1.1 图像变换将⼀幅图像与另⼀幅图像对准，常需对⼀幅图像进⾏⼀系列的变换，这些变换可分为刚体变换、仿射变换、投影变换和⾮线形变换.⼀.刚体变换如果第⼀幅图像中的两点间的距离经变换到第⼆幅图像中后仍保持不变，则这种变换称为刚体变换.刚体变换可分解为平移、旋转和反转（镜像）.在⼆维空间中，点经过刚体变换到点的变换公式为：其中为旋转⾓，为平移向量.⼆.仿射变换经过变换后第⼀幅图像上的直线映射到第⼆幅图像仍为直线，并且保持平衡关系，这样的变换称为仿射变换.仿射变换可以分解为线形（矩阵）变换和平移变换.在2D空间中，变换公式为：其中为实矩阵.三. 投影变换经过变换后第⼀幅图像上的直线映射到第⼆幅图像仍为直线，并且保持平⾏关系，这样的变换称为投影变换.投影变换可⽤⾼维空间上的线形（矩阵）变换来表⽰.变换公式为：四. ⾮线形变换⾮线形变换可把直线变为曲线.在2D空间中，可以⽤以下公式表⽰：其中，F表⽰把第⼀幅图像映射到第⼆幅图像上的任意⼀种函数形式.典型的⾮线形变换如多项式变换，在2D空间中，多项式函数可写为如下形式：⾮线形变换⽐较适⽤于那些具有全局性形变的图像配准问题，以及整体近似刚体但局部有形变的配准情况.2.1.2 相似性测度相似性测度主要有互相关相似性测度、序贯相似性测度、相位相关测度以及⼀些变形等.⼀互相关相似性测度最基本的相似性测度就是互相关相似性测度了.假设有模板T和搜索图S，表⽰模板覆盖下的那块搜索图，其中i，j表⽰位置.则其互相关相似性测度为：或者归⼀化为：⼆基于傅⽴叶分析的测度基于傅⽴叶分析的测度主要有两种，⼀个是将空域中的互相关在频域中进⾏计算，另⼀个是相位相关法.由基于傅⽴叶分析中的相关定理可知，两个函数在定义域中的卷积等于它在频域中的乘积，⽽相关则是卷积的⼀种特定形式.因此，可以利⽤快速傅⽴叶变换来求解相似度.对和分别求DFT，可得到相关的离散傅⽴叶变换为：其中和分别是和的傅⽴叶变换.其中*为共扼运算的符号.对求傅⽴叶反变换，就可以得出空间域中的相关函数为：相位相关法可以⽤⼒计算两幅图像的平移.图像的傅⽴叶变换由实部和虚部组成，即：其中为虚部算⼦.这也可以表⽰为：则相位相关则是基于傅⽴叶变换的这个性质来建⽴的.两幅图像的平移可以认为是其傅⽴叶变换的⾓度差别 .这样计算两幅图像的互功率谱就可以得到两幅图像的⾓度差别：其中和分别表⽰和上的平移量.三序贯相似性检测序贯相似性检测算法实际上是基于互相关法，是为了快速计算⽽设计的算法.其基本思路就是设计⼀个阀值，在计算相似性的时候，累计误差⼤于阀值则停⽌计算，这样可以减少在误配准点上的计算量.在序贯相似性检测算法的基础上，也有不少的变形，例如基于排序的序贯相似性检测算法，分层的序贯相似性检测算法等.2.1.3 插值在图像配准中，还需要涉及到许多的插值算法.由于粗配后所得出的像素坐标位置可能不在整数像素上，因此需要⽤灰度插值的⽅法对像素值进⾏估计.灰度插值的发建⽴在信号抽样理论基础上.现实世界中的图像可以看作是⼀个连续函数，数字图像是对这个函数的采样，恢复连续函数可以⽤⼀个理想低通滤波器对离散化的图像进⾏滤波，在空域上就表现为与Sinc函数的卷积.但是Sinc函数计算⽐较复杂，⼀般⽤⽐较容易计算的函数来逼近，常⽤的⽅法包括最近邻法、双线形法，但是它们的精度对于细化⽐较丰富的图像来说还不够.在本问中，采⽤3次插值的⽅法⽤当前像素周围的4×4个像素进⾏插值，⽤如下所⽰的核函数对图像进⾏卷积操作：下图是函数和Sinc函数的图像.从图中可以看出函数是Sinc函数的3次良好逼近.2.1.4 最⼩⼆乘法最⼩⼆乘法（LSM）是⼀种有效的统计⽅法，它可以⽤多个配准点找出最优参数解.设对应配准点的坐标分别为和 .由仿射模型可得如下⽅程组：配准需要解决的问题就是求出线形最⼩⼆乘解和，其中和为仿射变换参数，以6参数的仿射变换为例，，.可以证明，只要的秩⼤于6，则存在和的最⼩⼆乘解：2.2 图像配准中常⽤的技术图像配准涉及到的技术⽐较多，总的说来，配准的⽅法主要有互相关法、傅⽴叶变换法、点映射法和弹性模型法.前两种⽅法前⾯的理论基础已经进⾏了介绍，下⾯我们就介绍⼀下点映射法和基于弹性模型的配准⽅法，再回头叙述⼀下配准着需要注意的问题，包括特征空间的选择，相似性的选择以及搜索空间和策略的选择.2.2.1 点映射点映射或者是基准点映射技术是在不知道两幅图像的映射⽅式时最常采⽤的配准⽅法.例如，如果图像是在同⼀个场景中从不同的⾓度按照平滑的景深变化拍摄到的，则这两幅图像会由于透视变形⽽有所区别.我们不能确定正确的透视变换，因为通常并不知道在场景中真实的景深.但我们能在两幅图像中找到基准点，并利⽤⼀个普通的变换来进⾏配准.然⽽，如果场景并不是由光滑的表⾯组成，⽽是由很⼤的景深变化，这样两幅图像之间就会产⽣变形以及遮挡等问题，物体将出现在图像的不同位置，⽽且⼀些变形也会是局部的.当更多的变形是局部的，这就给全局的点映射⽅法图像配准带来了很⼤的困难.在这个情况下，利⽤局部的变换，例如局部点映射⽅法将会⽐较合适.点映射⽅法通常有3个步骤组成：第⼀步：计算图像中的特征.第⼆步：在参考图像上找到特征点，也就是经常说的控制点，并在待配准图像中找到相对应的特征点.第三步：利⽤这些配准的特征点计算出空间映射参数，这个空间通常是2D的多项式函数.通常，还需要在⼀幅图像中进⾏重采样，对另⼀幅图像应⽤空间映射和插值.点映射⽅法经常不能稳定的得到配准，因此，点映射⽅法还经常利⽤各个阶段之间的反馈来找到最优的变换.前⾯提到的控制点在图像配准中起到了重要的作⽤.在点配准后，点映射的⽅法就只剩下插值或者逼近了.这样，点配准的精度就确定了最后配准的精度.很多特征都可以⽤来作为控制点，我们可以将它们分为内在的和外部的特征点.内在的控制点指的是图像中不依赖于图像数据本⾝的⼀些点，它们通常是为了配准的⽬的放⼊场景中的标记点，并且很容易进⾏识别.例如在医学图像中，就经常往患者的⽪肤或者其他不会产⽣变形和移位的位置上放置⼀些特征点，以便进⾏配准.外在的控制点指的是那些从数据中得到点.这些点可以是⼿⼯得到的，也可以是⾃动获取的.⼿⼯的控制点也就是利⽤⼈的交互得到的点，例如⼀些可鉴别的基准点或者解剖结构.这些点⼀般都是选取为刚性、稳定并且在数据中很容易点击得到等.当然，这需要由在其领域的专门知识.还有许多应⽤⾃动定位控制点.⽤来⾃动定位的控制点典型的有⾓点、直线的交点、曲线中的局部最⼤曲率点、具有局部最⼤曲率的窗⼝的中⼼、闭合区域的重⼼等等.这些特征通常都是在配准的两幅图像中唯⼀的，并且对于局部的变形表现更鲁棒⼀些.得到控制点后，就可以对这些控制点进⾏配准了.另⼀幅图像中配准的控制点可以⽤⼿⼯点击得到，也可以利⽤互相关等⽅法进⾏⾃动获取.2.2.2 基于弹性模型的配准在很多图像配准中，没有直接应⽤插值来计算控制点之间的映射，⽽是采⽤了基于弹性模型的⽅法来进⾏.这些⽅法对图像中的变形利⽤了⼀个弹性的变形来模型化.从另⼀个⾓度来说，配准变换就是⼀个弹性的材料经过最⼩的弯曲和拉伸变换的结果.弯曲和拉伸的量由弹性材料的能量状态来表⽰.然⽽，插值的⽅法也和此类似，因为能量的最⼩化需要满⾜弹性模型的限制，⽽这可以⽤样条来解决.通常，这些⽅法是逼近图像之间的配准，尽管它们有时也利⽤特征，但是它们没有包括点配准这个步骤.图像或者物体是模型化为⼀个弹性的整体，并且两幅图像之间点或者特征点的相似性是⽤整体的"拉伸"的外部的⼒来表⽰的.这些⽅法通常⽤硬度或者是光滑度的约束上给了⽤户很多的灵活性.最后确定的最⼩能量的状态将决定定义配准的变形变换.但其问题在于最⼩能量状态的求取上通常包括迭代的计算过程.2.2.3 特征空间的选择配准的过程中，第⼀步就是特征空间的选择.有许多的特征可供选择，这可能就是图像本⾝的亮度，同时也有许多其他类似的选择，这包括边沿、曲线、表⾯.显著的特征也可以⽤来配准，例如⾓点、直线交点，⾼曲率的点.也可以是统计特征，例如不变矩、重⼼等.⾼层的结果和语义描述也可以⽤来配准.显著的特征通常是指在图像中可以容易辨别处理的有意义特征的⼀些特殊的像素.统计特征指的是⼀个区域（这个区域通常是通过⼀个分割的预处理得到）的测度，它表⽰了这个区域的估计.特征空间是图像配准，同时也是⼏乎所有的⾼层图像处理或者计算机视觉的基础.对于图像配准，特征空间的选择将影响：·传感器和场景中的数据什么特征的敏感的（通常，特征是选择那些减少传感器噪声和其他变形，例如亮度的变换等）.·图像是什么特征将会配准（例如在配准结构⽐纹理特征更有利）.·计算代价，通过减少计算的相似性，或者从另⼀个⾓度来说，增加预计算的必要性的代价.2.2.4 相似性测度的选择图像配准的第⼆步就是设计或者选择相似性测度.这个阶段和配准特征的选择有很⼤关系.对于内部结构，也就是说图像的不变特征，通常是通过特征空间和通过相似性测度提取得到的.典型的相似性测度有：经过或者不经过预先滤波的互相关（例如，配准滤波或者统计相关）、差别的绝对值（这是很⾼效的⽅法）、傅⽴叶不变特征（例如相位相关）.利⽤曲线和表⾯作为特征空间的⽅法则需要取在最近邻域差别的平⽅和.结构或者语义的⽅法则需要⾼度依赖于其特征的测度.例如，"⾃由"图形之间的熵的最⼩变化就是⽤来作为⼀个结构模式识别的相似性测度.相似性测度的选择是⼀个图像配准中最重要的步骤之⼀，它将决定如何确定配准变换.⽽且，其配准的程度最后应转化为配准或者不配准.2.2.5 搜索空间和策略的选择由于很多的配准特征和相似度测量⽅法都需要⼤量的计算量，因此图像配准中最后⼀步设计就是⼀个选择搜索策略的问题.搜索空间通常是将要找到的配准最优变换的变换集.我们可以在特征空间上利⽤相似性测度计算每⼀个变换.然⽽，在很多情况下，例如利⽤相关作为相似性测度的⽅法.减少测量计算的数量是很重要的.误配准位置越多，计算量越⼤，这个问题就越严重.在许多情况下，搜索空间就是所有变换的空间.通常，可以将这个集合从影响的⼤⼩和搜索空间的复杂度分为全局或者局部的变换.在有些情况下，可以利⽤⼀些可以得到的信息去掉不可能配准的搜索⼦空间，从⽽达到减少计算量的⽬的.通常的搜索策略包括分层或多分辨技术、判决序列、松弛、⼴义Hough变换、线性规划、树和图像配准、动态规划以及启发式的搜索等等.3．图像配准及其主要VC++代码上⾯我们介绍了图像配准的理论，下⾯我们利⽤VC++来实现图像的配准.我们给出⼀个半⾃动的基于特征的图像配准MFC,在程序中,需要⼿⼯选取特征点,程序将⾃动寻找到相匹配的特征点,然后⾃动计算仿射变换参数,并将两幅图像拼接,显⽰匹配图像.配准后：下⾯我们介绍⼀个在图像配准中⽤到的⼀个主要函数TemplateMatch()的VC++源代码：BOOL CDlgRecMatch::TemplateMatch(CDib* pDibSrc, CDib* pDibTemplate){// 指向源图像的指针LPBYTE lpSrc,lpTemplateSrc;// 指向缓存图像的指针LPBYTE lpDst;//循环变量long i;long j;long m;long n;//中间结果double dSigmaST;double dSigmaS;double dSigmaT;//相似性测度double R;//最⼤相似性测度double dbMaxR;//最⼤相似性出现位置int nMaxWidth;int nMaxHeight;//像素值unsigned char unchPixel;unsigned char unchTemplatePixel;// 获得图象数据存储的⾼度和宽度CSize sizeSaveImage;sizeSaveImage = pDibSrc->GetDibSaveDim();// 获得模板图象数据存储的⾼度和宽度CSize sizeSaveTemplate;sizeSaveTemplate = pDibTemplate->GetDibSaveDim(); // 暂时分配内存，以保存新图像CDib* pDibNew;pDibNew = new CDib;// 如果分配内存失败，则推出if(!CopyDIB(pDibSrc,pDibNew)){// 释放已分配内存pDibNew->Empty();// 返回return FALSE;}// 初始化新分配的内存lpDst = (LPBYTE)pDibNew->m_lpImage;// 图象的⾼度int nImageHeight ;nImageHeight = pDibSrc->m_lpBMIH->biHeight;// 图象的宽度int nImageWidth;nImageWidth = pDibSrc->m_lpBMIH->biWidth;// 模板图象的⾼度int nTemplateHeight;nTemplateHeight = pDibTemplate->m_lpBMIH->biHeight;// 模板图象的宽度int nTemplateWidth;nTemplateWidth = pDibTemplate->m_lpBMIH->biWidth;//计算dSigmaTdSigmaT = 0;for (n = 0;n < nTemplateHeight ;n++){for(m = 0;m < nTemplateWidth ;m++){// 指向模板图像倒数第j⾏，第i个象素的指针lpTemplateSrc = (LPBYTE)pDibTemplate->m_lpImage + sizeSaveTemplate.cx * n + m; unchTemplatePixel = (unsigned char)*lpTemplateSrc;dSigmaT += (double)unchTemplatePixel*unchTemplatePixel;}}//找到图像中最⼤相似性的出现位置dbMaxR = 0.0;for (j = 0;j < nImageHeight - nTemplateHeight +1 ;j++){for(i = 0;i < nImageWidth - nTemplateWidth + 1;i++){dSigmaST = 0;dSigmaS = 0;for (n = 0;n < nTemplateHeight ;n++){for(m = 0;m < nTemplateWidth ;m++){// 指向源图像倒数第j+n⾏，第i+m个象素的指针lpSrc = (LPBYTE)pDibSrc->m_lpImage + sizeSaveImage.cx * (j+n) + (i+m);// 指向模板图像倒数第n⾏，第m个象素的指针lpTemplateSrc = (LPBYTE)pDibTemplate->m_lpImage + sizeSaveTemplate.cx * n + m; unchPixel = (unsigned char)*lpSrc;unchTemplatePixel = (unsigned char)*lpTemplateSrc;dSigmaS += (double)unchPixel*unchPixel;dSigmaST += (double)unchPixel*unchTemplatePixel;}}//计算相似性R = dSigmaST / ( sqrt(dSigmaS)*sqrt(dSigmaT));//与最⼤相似性⽐较if (R > dbMaxR){dbMaxR = R;nMaxWidth = i;nMaxHeight = j;}}}// 对⽬标图象的象素进⾏赋值for(i=0; i<nImageHeight; i++)for( j=0; j<nImageWidth; j++){lpDst[i*sizeSaveImage.cx +j] /=2;}//将最⼤相似性出现区域部分复制到⽬标图像for (n = 0;n < nTemplateHeight ;n++){for(m = 0;m < nTemplateWidth ;m++){lpTemplateSrc = (LPBYTE)pDibTemplate->m_lpImage + sizeSaveTemplate.cx * n + m;lpDst = (LPBYTE)pDibNew->m_lpImage + sizeSaveImage.cx * (n+nMaxHeight) + (m+nMaxWidth); *lpDst = *lpTemplateSrc;}}// 复制图像memcpy(pDibSrc->m_lpImage, pDibNew->m_lpImage, nImageWidth * nImageHeight);// 释放内存pDibNew->Empty();// 返回return TRUE;}其中CDib*pDibSrc指向CDib类的指针，含有待匹配图象信息，CDib*pDibTemplate指向CDib类的指针，含有模板图象信息该函数将对图象进⾏模板匹配操作.需要注意的是，此程序只处理256灰度级的图象。