摘要图像配准技术是图像处理的重要组成部分，特别是在计算机视觉、医学图像处理以及材料力学等领域具有广泛的应用。当我们同时面对两幅或多幅不同背景下的相同物体图像时，利用合适的图像配准方法能够让我们从图像中获得更多有用的信息。图像配准就是将不同条件下获得的两幅或多幅图像进行最佳匹配的过程。本文所研究的是基于Harris 角点检测的图像配准技术，其关键步骤为：Harris角点检测和特征点的匹配。本文在图像处理的基础知识上，着重研究并改进了Harris 角点检测算法，并通过基于投票策略的角点匹配算法完成特征点的匹配。论文给出了相应的 matlab程序和处理结果。48931
毕业论文关键词 图像配准 Harris 角点检测 投票策略 matlab
Title The research of image registration technology
AbstractImage registration technology is an important part of image processing, especiallyin the field of computer vision, medical image processing and material mechanicsand so on. When people face two or more images of the same object in differentbackground, we can get more useful information from the image by using theappropriate image registration method. Image registration is the process of thebest matching of two or more images under different conditions. The imageregistration technology based on Harris corner detection is studied in this paper.The key steps are: Harris corner detection and feature points matching. In thispaper, based on the basic knowledge of image processing, this paper focuses onthe research and improvement of Harris corner detection technology, and throughthe corner matching algorithm based on voting strategy to complete the matchingof feature points. The corresponding matlab program and processing results aregiven in this paper.
Keywords Image registration；Harris；Voting strategy；matlab
目次
1.绪论....2
1.1课题研究背景和意义2
1.2本文研究重点及章节安排3
2图像配准技术的基本原理....4
2.1图像配准技术的定义4
2.2图像配准技术的基本框架4
2.3图像配准的分类.5
2.4图像配准方法.....6
2.5基于角点特征的图像配准技术的一般流程..7
3图像的基本处理.....8
3.1图像的旋转变换.8
3.2图像的平移变换10
3.3图像的缩放变换.......12
3.4图像加噪...13
4Harris角点检测算法.14
4.1经典Harris算子的基本介绍.......14
4.2经典Harris算子推导....15
4.3本文的Harris角点检测算法及其matlab仿真17
5基于Harris角点特征的配准算法...21
5.1常用的图像配准技术......21
5.2基于投票策略的角点匹配算法.....22
5.3实验测试与分析.......26
结论30
致谢31
参考文献.....32
1. 绪论1.1 课题研究背景和意义图像是一种信息载体，它包含了所描述物体的直观信息，是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息大约有 75%来自视觉，而我们所看到的一切皆可以认为是由一幅幅图像衔接而成。一般的可将图像分类为图像模拟图像和数字图像。简单来说，我们现在所存在的真实世界就是模拟的，而数字图像是将模拟图像进行数字化进而方便计算机进行处理。打个比方：由相机胶卷拍出来的相片就是模拟图像， 洗 1寸照片还是 2寸照片不会影响我们的视觉效果。而数码相机拍出来的图像就是数字图像，它受到分辨率的限制，如果我们将图像放大到一定倍数，我们会看到到许多明显的锯齿，图像变成一个一个小方块，这些方块就是我们常说的像素。人们通过对数字图像的处理来达到各种各样的目的，最常见的有美颜修图、图像拼接等。当人类同时面对两幅或多幅不同背景下的相同物体图像时，利用合适的图像配准方法能够让我们从图像中获得更多有用的信息。图像配准就是将不同条件下（不同时间、不同传感器或不同视点）获得的两幅或多幅图像进行最佳匹配的过程。配准的主要目的要找到两幅图像之间的空间转换参数。我们经常能在图像处理相关领域看到“配准、匹配、几何校正”这三个具有相似定义的词语。,源^自(优尔:文,论)文]网[www.youerw.com在这里作一个简单介绍。“配准（register，registration）”一般是用于两幅图像之间；寻找相同特征（点）的过程叫做“匹配（match，matching）”； “几何校正（geometriccorrection）”是将辅图像根据主辅图像间的关系逐像素变为配准图像的过程。20 世纪中后期，美国在武器投射系统的末制导、飞行器辅助导航系统等研究中首次提出图像配准的概念。而后图像配准技术逐渐转为民用，特别是在计算机视觉、医学图像处理以及材料力学等领域具有广泛的应用。 在过去的 10年里发表了近千篇关于图像配准方面的学术论文，直到现仍然是国内外许许多多的研究人员所热衷的研究方向。 图像配准技术研究:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_51684.html