图像配准校正综述

计算机视觉中的图像配准技巧一、引言图像配准是计算机视觉领域中一个重要的技术，它指的是将多幅图像进行几何变换和色彩校正，使它们在某种度量下达到最佳匹配的过程。

图像配准技巧在医学影像处理、遥感图像处理、无人机航拍图像处理等领域都有着重要的应用。

本文将从图像配准的原理、技术方法和应用领域等方面进行探讨。

二、图像配准的原理图像配准的原理主要包括特征提取、特征匹配和变换模型拟合三个方面。

1. 特征提取特征提取是图像配准的第一步，它指的是从图像中提取出能够表征图像内容的特征点或特征描述子。

常用的特征包括Harris角点、SIFT特征、SURF特征等。

这些特征能够在不同尺度、旋转、光照变化下保持稳定，因此是图像配准中常用的特征。

2. 特征匹配特征匹配是图像配准的第二步，它指的是对两幅图像提取的特征进行匹配，找到它们之间的对应关系。

在特征匹配过程中，常用的算法有最近邻匹配、最近邻距离比匹配等。

通过特征匹配，可以找到两幅图像之间的对应关系，为后续的变换模型拟合奠定基础。

3. 变换模型拟合变换模型拟合是图像配准的第三步，它指的是根据特征匹配的结果，拟合出两幅图像之间的几何变换关系。

常用的变换模型包括相似变换、仿射变换、透视变换等。

通过变换模型拟合，可以将两幅图像进行配准，使它们在几何上达到最佳匹配。

三、图像配准的技术方法图像配准的技术方法主要包括基于特征的配准方法、基于区域的配准方法和基于深度学习的配准方法。

1. 基于特征的配准方法基于特征的配准方法是图像配准中最传统的方法之一，它利用图像中的特征点进行配准。

这种方法对图像尺度、旋转、光照变化具有一定的鲁棒性，但对于纹理较弱的图像配准效果不佳。

2. 基于区域的配准方法基于区域的配准方法是利用图像的局部区域进行配准，它对图像整体的变化有较强的鲁棒性。

这种方法主要应用于医学影像配准、卫星遥感图像配准等领域。

3. 基于深度学习的配准方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像配准方法逐渐成为研究热点。

医学影像技术中的图像配准方法综述与性能评估摘要：在医学影像技术中，图像配准发挥着至关重要的角色。

本综述旨在深入探讨在医学影像技术中应用的图像配准方法，并对其性能进行评估。

此文首先讨论了图像配准的基本知识，并概述了其在医学影像技术中的应用。

然后，详细介绍了各种主要的图像配准方法，并通过比较和分析评估了它们的性能。

最后，本文探讨了图像配准方法的未来发展趋势，包括面临的挑战与可能的解决方式。

本篇综述的目标是提供一个全面的进展和发展趋势的概述，以期对图像配准的研究和应用提供深入的了解。

关键词：医学影像技术；图像配准；性能评估；图像处理；图像分析；深度学习一、引言1.背景介绍：在当今医学技术高度发展的背景之下，医学影像技术作为医疗诊断和治疗的重要组成部分，受到广泛关注。

更为关键的是，图像配准作为重要的影像处理步骤，弥补了从多源影像中获取信息的局限性，如时间、视角和模态等，对临床治疗和研究具有至关重要的影响。

图像配准的准确性和效率直接关乎到诊断准确率和治疗效果。

2.目的和目标：本文的主要目标是对医学影像技术中的图像配准方法进行全面系统的综述，并对各种配准方法进行性能评估和比较。

旨在通过对各种图像配准新技术和方法的研究，对图像配准性能进行提升，为疾病的诊断和治疗提供更为准确的医疗影像资源。

此外，还希望能找出影响图像配准性能的因素，以期找到改进图像配准性能的有效方法，进一步推动医学影像技术的发展，提高医疗服务质量。

本文的研究将理论和实证相结合，旨在产生对实践有重要影响的理论成果和切实可行的技术指导建议，为医学影像技术研究和应用提供科学的理论支撑和实践参考。

二、医学影像技术概述1.定义和分类：医学影像技术是应用科学和技术手段获取和处理身体各组织和系统图像的一种技术。

它将生物信号转换为可视化的图像，帮助医生进行诊断和治疗。

根据成像原理和所使用的设备不同，医学影像可以大致分为X射线成像，核磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），超声波成像，放射性核素成像（PET，SPECT）等。

杭州电子科技大学毕业设计（论文）文献综述毕业设计题目SIFT特征研究及应用文献综述题目图像配准算法综述学院生命信息及仪器工程学院专业电子信息技术及仪器姓名班级学号指导教师图像配准算法综述一．前言图像配准是指找出场景中同一物体表面的结构点在不同图像上的投影像素点之间的对应关系，是图像信息处理领域中一项非常重要的技术，同时也是其它一些图像分析技术，如立体视觉、运动分析、数据融合等的基础。

目前图像配准广泛应用于虚拟现实、视频压缩、图像复原、图像数据库检索等技术中。

图像配准的研究是计算机视觉中最困难也是最重要的任务之一。

不同的图像配准方法总是对应于某种适用的图像变换模型，其核心问题是提高配准的速度、精度和算法的稳健度。

随着科学技术的发展现在约40%的机器视觉应用中都会使用图像匹配技术，所涉及的领域有：工业检测，导弹的地形匹配，光学和雷达的图像跟踪，交通管理，工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控，医疗诊断，资源分析，气象预报，文字识别以及图像检索等。

图像匹配研究按其处理步骤可以分为样本采集、样本预处理、样本分割、样本的特征提取等，并且与计算机视觉、多维信号处理和数值计算方法等紧密结合。

它也是其它一些图像分析技术，如立休视觉、运动分析、数据融合等的基础。

正因为其应用的广泛性，新的应用和新的要求逐步产生，使得匹配算法的研究逐步走向深入，出现了快速、稳定、鲁棒性好的匹配算法。

因此，研究图像的匹配算法对于如何提高实际工程中的图像处理质量和识别精度具有非常重要的意义。

本文主要分析图像匹配常用方法的优点和不足之处，讨论了图像匹配中需要进一步研究和解决的问题。

二．图像配准算法的研究现状图像配准是立体视觉、运动分析、数掘融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域有重要的应用价值。

国内外学者针对不同的图像配准应用问题进行了大量的研究工作，早在1992年英国剑桥大学的Lisa Gottesfeld Brown在文献[1]习中就总结了图像配准的主要理论及图像配准在各个领域的应用。

题目：图像变化检测方法综述学号：姓名：图像变化检测方法综述摘要图像的变化检测是指通过分析在不同时间来自同一地区的两副或多幅图像，检测出该地区的地物随时间发生的变化信息。

本文主要用遥感图像的变化检测为例来进行说明，遥感图像的变化检测已经广泛地应用于如森林资源的动态监测、土地覆盖和利用的变化监测、农业资源调查、城市规划布局、环境监测分析、自然灾害评估、地理数据更新以及军事侦察中战略目标(如道路、桥梁、机场)等的动态监视等许多领域。

本文对常见的变化检测方法进行了概括性的介绍与优缺点评述，并分析了当前变化检测方法中存在的普遍问题；并在此基础上，实现了一种基于模糊贴近度的变化检测方法，通过计算相应像素点之间的模糊贴近度，得到了差异图，并用FCM对其聚类，得到了目标图像的变化检测结果。

关键词：变化检测遥感模糊贴近度1.引言随着社会与科技的发展, 人类开发资源与改造自然的能力不断增强, 自然界的变化和人类的各种活动每天都在改变着地表景观及其土地利用形式。

世界人口的快速增长及城市化的发展, 加快了这种变化的速度。

这些变化将对地球资源和生态环境产生深远的影响, 已经引起了广泛关注。

土地利用与土地覆盖变化研究已经成为全球变化研究中的前沿与热点。

由于遥感对地观测具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点, 遥感技术已经成为变化检测最主要的技术手段, 变化检测研究也是目前遥感应用方法研究中的热点之一。

最近20 年来, 各国学者相继发展了许多基于遥感技术的变化检测方法, 也出现了不同的划分方法, 大致可以归纳为以下几种。

按数据源将变化检测方法分为3 类: 基于新旧影像的变化检测、基于新期影像旧期非影像数据的变化检测、基于立体像对的三维变化检测; 按处理的信息层次将变化检测划分为像元级、特征级与决策级 3 个层次; 按是否经过分类将其分为直接比较法和分类后比较法两类;最近还有学者按照采用的数学方法将变化检测技术分成代数运算法、变换法、分类法、GIS 法、高级模型法等7 种。

图像匹配图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。

其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。

图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。

1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。

利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点。

灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。

最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法，其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。

利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大，因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。

现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法，FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。

2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。

基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。

特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系，通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。

特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。

常用的特征提取与匹配方法有：统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等。

基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多，大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度;而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力。

影像匹配技术是图像处理和计算机视觉领域的一项基础性技术，其目的是在目标图像区域中确定与待匹配模板（图像）具有最大相似度的位置。

根据不同应用，很多领域都对其有研究，并取得了一定成果。

然而由于对视觉自身认知机理的理解与研究还很落后，在遥感影像的多源影像匹配方面，因多源影像自身的复杂性，该问题至今还没有得到很好的解决。

不同传感器影像匹配的难度在于这是一种非类似图像模式的匹配，匹配的图像之间的差异表现在成像时间、成像方式、成像机理上都是不同的，因此立体视觉中匹配时可用的多种约束条件和先验知识都无法在此利用。

由于上述的成像差异造成匹配影像在灰度表现上差异很大，甚至出现灰度的反转；在几何形态上则表现为同一物体在两图像上成像的不同，发生变形；而时间的改变造成图像上会出现一些新物体的成像。

所有这些都使得不同传感器影像匹配成为一个难题。

在以往多源影像匹配的研究中，有学者提出首先对两影像进行灰度改正，使得同一物体的灰度一致，在此基础上进行基于灰度的匹配。

但这种方法对于成像机理完全不同的雷达影像与光学影像的匹配不适用。

还有学者提出在提取目标特征的基础上进行匹配，但是就匹配而言，特征提取要达到的效果依赖于图像以及匹配过程、方法，这本身就需加以研究。

而且特征匹配的精度有限，对于所研究的图像而言，某些图像（如尺寸小的CCD下视景象）利用灰度匹配可能效果更好。

因此本文认为在现有的影像信息处理算法与手段条件下，对于不同传感器影像匹配应采用多种匹配模式相结合的方法，以保证匹配的精度与可靠性；而要获得高精度匹配的结果，应选择合适的匹配策略，利用最小二乘匹配方法充分考虑匹配区域的像素信息改善匹配的结果。

这些正是本文研究的重点。

此外，多源影像匹配中的景象匹配是导航定位及武器末制导的一种重要方式，地形起伏因素会对实际的匹配产生怎样影响还是未知的，为保证最终导航与制导的精度，在高精度匹配中必须考虑地形起伏对匹配的影响。

本文首先对多源影像匹配的应用及意义进行了简要介绍，详细回顾了影像匹配研究的历史、存在的难点，着重分析不同传感器影像匹配方法研究的现状。

医学图像配准技术A Survey of Medical Image Registration张剑戈综述，潘家普审校（上海第二医科大学生物医学工程教研室，上海 200025）利用CT、MRI、SPECT及PET等成像设备能获取人体内部形态和功能的图像信息，为临床诊断和治疗提供了可靠的依据。

不同成像模式具有高度的特异性，例如CT通过从多角度的方向上检测X线经过人体后的衰减量，用数学的方法重建出身体的断层图像，清楚地显示出体内脏器、骨骼的解剖结构，但不能显示功能信息。

PET是一种无创性的探测生理性放射核素在机体内分布的断层显象技术，是对活机体的生物化学显象，反映了机体的功能信息，但是图像模糊，不能清楚地反映形态结构。

将不同模式的图像，通过空间变换映射到同一坐标系中，使相应器官的影像在空间中的位置一致，可以同时反映形态和功能信息。

而求解空间变换参数的过程就是图像配准，也是一个多参数优化过程。

图像配准在病灶定位、PACS系统、放射治疗计划、指导神经手术以及检查治疗效果上有着重要的应用价值。

图像配准算法可以从不同的角度对图像配准算法进行分类[1]：同/异模式图像配准，2D/3D图像配准，刚体/非刚体配准。

本文根据算法的出发点，将配准算法分为基于图像特征(feature-based)和基于像素密度(intensity-based)两类。

基于特征的配准算法这类算法利用从待配准图像中提取的特征，计算出空间变换参数。

根据特征由人体自身结构中提取或是由外部引入，分为内部特征(internal feature)和外部特征(external feature)。

【作者简介】张剑戈（1972-），男，山东济南人，讲师，硕士1. 外部特征在物体表面人为地放置一些可以显像的标记物（外标记，external marker）作为基准，根据同一标记在不同图像空间中的坐标，通过矩阵运算求解出空间变换参数。

外标记分为植入性和非植入性[2]：立体框架定位、在颅骨上固定螺栓和在表皮加上可显像的标记。

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区域的两幅或者多幅图像进行匹配叠加的过程。

随着技术手段的不断发展，人们对图像配准的要求也越来越离。

包括配准方法的鲁棒性、算法的难易程度、算法的自主性等都是考量算法的指标。

图像配准的方法中，有人提出过被广泛认同的四个巧骤：a．特征空间的选择特征空间是指将运用到配准中元素的集合。

特征空间包括很多方面，比如像素值，比如点、线，或者平面甚至是曲面。

b．搜索空间搜索策略是指一系列配准变换操作的集合。

搜索空间是建立在几何形变基础上的。

而几何形变一般包括全局的和局部的几何形变。

典型的全局变形包括平移，缩放，扭曲等变形以及它们的组合。

而局部形变，对变换参数要求比较苛刻，因为某一套变换参数只能作用在局部形变区域，而其余区域需采用插值技术补充。

然而，另外的变形区域则需要另外的变换参数去表述。

在一般的处理中，我们将变换模型看成是一种先验知识。

不然则需要考量所有的变换模型。

c．搜索策略搜索策略是实施变换的依据。

它的存在是为了找寻变换模型的最优解。

常用的搜索策略有松弛模型法、牛顿法和共扼梯度法。

d．相似性度量相似性度量是对采用的变换模型的评价。

相似性度量主要是采用参考图像和配准图像之间的共有的特征之间的差异比较的方法来评价配准的情况。

这其中的差异可以包括点位的误差，或者是灰度值相关的差异，还可以是在变换域之间的差异值等等。

最常见的相似性度量是检测特征的欧氏距离。

上述的几个步骤构成了图像配准的基本框架。

许许多多的算法充斥其中产生了种类繁多的配准方法。

下面主要介绍下几种典型的配准算法。

目前典型的配准算法中大致可分成基于灰度、基于特征和基于模型的方法。

基于灰度的配准算法基于灰度的算法中，重点是对图像配准的过程上，而不是特征集的选择上。

很多时候基于灰度的方法都会采用矩形窗口在图像上遍历。

根据窗口的设计，去选取变换的模型，因此如果图像中有比较复杂的变换，则这种方法的适用性就很小了，而且当图像在灰度上的表现比较平滑，那么误配准的情况就会很大。

医学图像配准综述王彩芳, 姜明(北京大学数学科学学院数学与应用数学实验室)摘要:医学领域，医生需要比较不同的解剖影像信息和功能影像信息。

将对应于同一物体的不同影像的像素点对应起来就是医学图像配准的主要任务。

鉴于需要配准的图像的采集的方法和时间等方面不同，配准所采用的方法也不同。

本文介绍了医学图像配准的新近方法。

首先从图像配准的任务出发，介绍了配准过程的主要涉及的方面配准流程。

然后从配准时变换的参数角度考虑，将图像的配准分成两大类考虑：参数配准和非参数配准。

每一类中给出基本的配准方法，并讨论其用法和特点。

对参数配准，主要讨论它们各自不同的方法和适合处理的图像对；对非参数配准，侧重于考虑控制方程的由来和整体外力的计算。

关键词：变换；相似性测度；图像配准；参数配准Review of Image Registration Methods for Medical ImagesWANG Cai-fang and JIANG Ming(LMAM, School of Mathematical Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) Abstract:Purpose: Review different methods in medical image registration.Method: Parametric and non-parametric registration methods. Result: Various registration methods and applications are presented. Conclusion: Different registration methods fit to different kinds of medical images and result different applications in medical field. In medical field, researchers need to combine and compare the information given by functional and anatomical images. For the reason, image registration which can map points from one image to homologous points on an object in the second image is one of the fundamental tasks in image processing. Different numerical methods are introduced into registration due to the different images taken from different perspectives, times and devices. In this paper, we present an overview of recent methods for image registration in medical field. We start by the goal of image registration and introduce the framework of a registration process. The registration methods under review are classified into two categories: parametric image registration and non-parametric image registration. Typical methods in each category are presented. In each case, we provide the readers with general background information and properties or explanation of how these methods work.Key words: Transformation, Distance measure, Image registration, Parametric registration1、简介在医学影像学中，图像配准是一个热点课题。