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    摘要将在不同条件，不同的传感器或者不同时间下捕获的两个或更多图像匹配、堆叠的过程称为图像配准。本文首先学习图像的基础理论知识，然后采用MATLAB软件工具，实现了包括旋转、缩放、平移在内的基本空间变换的功能。在此基础上，学习Harris特征点提取的算法，并应用MATLAB进行编程设计，对平移、缩放、旋转变换及加噪处理后的各个图像提取特征点。最后，进一步研究特征点匹配方法，通过将输入元件图像与标准元件图像进行手动配准，实现了待测元件图像与基准元件图像的配准，为下一步元件缺陷检测作准备。通过本课题的研究，进一步熟悉了图像配准技术在实际中的应用。33515
    关键词  空间变换；Harris特征点；图像配准；旋转 缩放 平移；  
    毕业论文设计说明书外文摘要
    Title          Studies on Image Registration Techniques                     
    Abstract
    Image registration is the process of matching and superposing two or more images which obtained at different time, from different sensors or under different conditions .It is widely used in remote sensing data analysis, image processing, computer vision and other fields. Firstly, through the study of basic theory knowledge of the image, using the MATLAB software，the dissertation realized basic spatial transform function which mainly includes rotation, zoom, pan and so on. Further on the dissertation, Harris feature point extraction algorithm was studied, and I did MATLAB programming design to extract the feature points of each image which is under space transformation or noise processing ,so as to analyze Harris method characteristics, and compares the advantages and disadvantages of other algorithms. Finally, I did further research on feature matching methods and tried to match the input image and the reference image . Through this study, I can be more familiar with the application of image registration in practice..
    Keywords:  Space Transformation；Harris point；Image Registration； Rotation Zoom Pan
    目   次
    1  引言1
    1.1国内外研究概况及总结1
    1.2数字图像基础知识2
    1.3 MATLAB支持的图像及相互换4
    1.4课题研究内容及结构安排7
    2  图像空间变换8
    2.1图像平移8
    2.2旋转变换10
    2.3放缩变换13
    2.4 小结16
    3  Harris角点检测算法17
    3.1背景意义17
    3.2 Harris角点检测基本思想 17
    3.3 其它角点检测算法比较  21
    4  Harris角点检测实现及性质研究23
    4.1 Harris角点检测实现23
    4.2 Harris角点性能研究25
    4.3 总结27
    5  基于MATLAB的手动图像匹配研究29
    5.1手动配准方法 29
    5.2 基于图像特征匹配的MATLAB实现29
    结论33
    致谢34
    参考文献35
    1    引言   
    图像配准是一个重要的数字图像处理课题，在许多领域中，如计算机视觉、模式识别已被广泛开发，这对于解决许多实际问题起着重要作用。[1]如今图像配准技术在图像差异检测、军事目标识别、医用肿瘤位置诊断和遥感图像信息融合等方面得到了广泛的应用，并取得了丰硕的研究成果。将在不同条件，不同的传感器或不同时间下捕获的两个或更多图像匹配、堆叠的过程称为图像配准。
    1.1    国内外研究概况及总结
    1.1.1  国内外研究概况
    1.1.2  总结
    在长年无数学者的研究和探索下，图像配准技术在很多方面己经取得了丰硕的研究成果。[9]目前随着边缘检测和图片分割技术的不断发展，配准领域中研究基于边缘、角点、轮廓或区域的图像配准方法将逐渐成为新的热点。这些配准算法各有千秋。特别是目前，在遥感技术等高新科技的发展下，图像种类变得愈加丰富，另外图像配准的要求在不同领域下的要求不尽相同、图像配准问题的复杂性、图像配准受影响的因素各种各样等，导致不可能存在一种方法能适用于匹配所有类型的图像。另外，在发展的同时图像配准技术也面临着许多问题，这些问题主要针对于精度、鲁棒性和算法复杂度三个方面。尽管研究工作者们提出了许多解决方案，然而迄今为止，仍没有一个算法能同时满足以上三个方面的要求。所以未来数字图像配准技术的研究将继续以解决这些问题为目标。
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