基于图像特征的配准方法利用图像的内部特征的匹配来完成。因该方法具有配准速度较快等优点，所以正逐步成为配准技术比较热门和主流的研究方向。在众多的图像特征中，图像特征点因定位精确等优点，成为实现高精度和广适用性配准算法比较好的选择。本文选取角点为特征点，首先，使用改进的Harris检测方法来进行角点检测，然后，通过使用归一化互信息方法完成配准过程，最后，求得全部配准参数,并算出最优解，完成配准全过程。实验结果显示，该方法可以很好地实现基于图像特征的多波段图像配准，在保证精度的同时提高了配准速度。59554
毕业论文关键词 图像配准 点特征 角点检测 Harris角点 互信息
Title The Research and Implementation of Multi-band Image Registration Based on Image Feature
Abstract Image registration method based on image features uses the match of the internal characteristics to complete.Because this method has advantages of faster registration,so it is gradually becoming the popular and mainstream research direction of the registration techniques.In a large number of image features,because of the advantages of precise positioning of the image feature points,image registration method based on feature points becomes the best choice to achieve high-precision and wide applicability registration algorithm.This paper selected corner as the feature points,firstly,we use improved Harris detection method to begin corner detection,then,use the the normalized mutual information method to complete the registration process.Finally,we can get all the obtained final registration parameters, calculate the optimal solution,complete the whole process of registration.The experimental results show that this method can realize the multi-band image based on image features, ensuring accuracy while increasing the speed of registration.
Keywords image registration; point feature; corner detection; harris corner; mutual information
1绪论1
1.1选题背景.1
1.2研究意义.1
1.3本论文的主要内容.2
2图像配准技术2
2.1图像配准的介绍.2
2.3本章小结.6
3HARRIS角点检测算法研究6
3.1角点的概念.6
3.2角点检测.7
3.3HARRIS角点检测9
3.4本章小结13
4特征点相似性度量.13
4.1特征点相似性度量方法13
4.2基于特征点局部图像灰度的方法14
4.3互信息方法15
4.4本章小结21
5基于HARRIS角点和归一化互信息的配准算法21
5.1整体的流程21
5.2实验效果图22
5.3实验结果及分析26
5.4本章小结27
结论28
致谢29
参考文献.30
1 绪论 1.1 选题背景 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 图像融合在医学、遥感、计算机视觉、气象预报及军事目标识别等方面都有应用，尤其在计算机视觉方面，图像融合被认为是克服目前某些难点的技术方向，在航天、航空多种运载平台上，各种遥感器所获得的大量光谱遥感图像的复合融合，为信息的高效提取提供了良好的处理手段，取得明显效益。在多光谱图像融合中红外和微光图像融合的用途较为广泛，因此欧美等国家将融合技术的开发重点放在了红外和微光图像上。 两幅已配准好且像素位宽一致的待融合源图像，其融合的效果很好，如果配准不好且像素位宽不一致，其融合的效果不好。大多数红外与微光融合系统都采用异轴的图像采集系统（即平行双目采集系统），采集到的红外与微光图像之间存在视差，所以未配准而融合得到的图像上会出现重影或空洞。为了解决这一问题，就必须进行红外与微光图像的配准。 图像配准是图像融合预处理中十分重要的一步，只有配准好了，才能有很好的融合效果。 图像配准是 20世纪80年代以来发展迅速的图像处理技术之一，是指对同一场景在不同的时间，从不同的视角，相同或不同传感器拍摄的关于同一目标或背景的两幅有重叠区域的图像进行匹配的过程（主要是几何意义上的校正）。以同一场景拍摄的两幅图像为例，若实际的三维世界点 A在两幅图像中分别对应两个二维图像点 A1、 A2，图像配准就是找到 A1、A2的映射关系，或者 A1、A2 和A的关系。这种技术已广泛应用在模式识别、自动导航、计算机视觉、医学图像分析（比如在 CT、SPECT、MRS 等医学图像系统中的应用）、计算机辅助设计与制造、语音理解、天文学等领域中。源]自{优尔·~论\文}网·www.youerw.com/ 基于图像特征的多波段图像配准技术研究与实现 :http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_64816.html