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基于互信息的图像配准方法研究

作　者: 段美茵
导　师: 吴艳
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 图像配准归一化互信息小波多尺度积空间梯度
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

图像配准是对不同时间、不同视角或不同传感器拍摄的两幅或多幅图像进行空间变换,使得各个图像在几何上能够匹配起来,它在计算机视觉、模式识别、医学图像分析和遥感数据处理等学科中均占有举足轻重的地位。基于互信息的图像配准方法无需对图像进行分割等预处理,易于实现不同模式图像的自动配准,但计算量较大。由此本文提出了利用全局搜索算子PSO和局部搜索算子Powell相结合的算法,对配准测度函数进行参数寻优,提高了配准效率。另外,本文提出了空间梯度和互信息相结合的配准方法,该方法同时考虑图像的灰度信息和空间信息。首先利用小波多尺度积计算梯度的幅值和幅角,将空间梯度信息引入到归一化互信息的计算中,从而定义一种新的测度函数。通过仿真比较表明,新方法相比于传统的归一化互信息方法,对图像变化区域和噪声的敏感度降低,配准函数曲线平滑,峰值尖锐,易于选择出最佳配准参数,并且配准后图像和参考图像间的互信息偏大,这表明新方法是一种更有效,鲁棒性更强的配准方法。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 国内外图像配准技术研究现状和发展趋势  8-10
    1.2.1 国内外图像配准技术发展现状  8-9
    1.2.2 图像配准技术的发展趋势  9-10
  1.3 研究内容及论文结构  10-13
第二章图像配准算法理论  13-29
  2.1 图像配准的理论基础  13-20
    2.1.1 图像配准的数学模型  13
    2.1.2 图像变换  13-17
    2.1.3 图像重采样  17-20
  2.2 图像配准算法分类  20-26
    2.2.1 基于灰度信息的图像配准方法  20-22
    2.2.2 基于变换域的图像配准方法  22-24
    2.2.3 基于特征的图像配准方法  24-26
  2.3 图像配准方法的步骤  26-27
  2.4 本章小结  27-29
第三章基于 PSO 和 Powell 的互信息图像配准  29-43
  3.1 互信息理论概述  29-33
    3.1.1 熵  29-30
    3.1.2 互信息概念及其描述  30
    3.1.3 互信息在图像中的表示  30-33
  3.2 关于互信息方法的一些讨论  33-34
  3.3 基于PSO 和Powell 的互信息图像配准  34-39
    3.3.1 粒子群优化算法（PSO）  35-37
    3.3.2 Powell 优化算法  37-38
    3.3.3 基于PSO 和Powell 的互信息图像配准  38-39
  3.4 配准算法仿真实验及结果分析  39-42
  3.5 本章总结  42-43
第四章基于空间梯度和互信息相结合的图像配准  43-57
  4.1 梯度理论知识  43-44
  4.2 基于小波多尺度积的梯度相似性测度  44-47
    4.2.1 小波多尺度积  44-45
    4.2.2 梯度相似性测度  45-47
  4.3 空间梯度和互信息相结合的新测度  47
  4.4 配准算法仿真实现及结果分析  47-55
    4.4.1 两种相似性测度配准函数曲线对比及结果分析  47-53
    4.4.2 配准算法仿真实现及结果分析  53-55
  4.5 本章小结  55-57
第五章总结与展望  57-59
  5.1 本文研究结论  57
  5.2 研究工作展望  57-59
致谢  59-61
参考文献  61-68
在读期间参与的科研工作  68-69

基于互信息的图像配准方法研究

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