理想的特征空间应满足:

(1)    特征提取简单快捷;

(2)    特征匹配运算量小;

(3)    特征数据量合适;

(4)    不受噪声、光照等影响;

(5)     对各种图像均能适用。

2.2.2 搜索空间

       搜索空间是指在配准过程中对图像进行变换的范围、方式。

        图像的变换范围包括:局部的、全局的、位移场的。局部变换指在图像的不同区域可以有不同的变换参数,常用的做法是在区域的关键点位置上进行参数变换,在其他位置上进行参数处理。全局变换指整幅图像的空间变换都可以用相同的参数表示。而位移场变换指对图像中的每个像素点单独进行参数变换,往往使用一个连续函数来实现优化、约束。

        图像的变换方式分为:非线性变换、线性变换。非线性变换通常使用多项式函数,比如二次、三次函数和薄板样条函数,有时也使用指数函数。而线性变换可分为仿射变换、投影变幻和刚体变换。

2.2.3 相似性度量

        相似性度量是用来衡量变换结果的优劣,对结果进行评估,为搜索策略的下一步动作提供依据。

         相似性度量与特征空间、搜索空间紧密相关,不同的特征空间通常对应不同的相似性度量;而相似性度量的值将直接决定配准变换的选择,以及判断在当前所取的变换模型下图像是否被正确匹配了。常用的相似性度量有互信息、归一化互信息、联合熵、相关性、梯度互相关等。文献综述

2.2.4 搜索策略

搜索策略的任务是找到最优的配准参数,以相似性度量的值作为判优依据。由于配准算法需要大量的运算,而常规的搜索在实践中无法接受,因此设计一个有效的搜索策略尤为重要。搜索策略直接关系到配准进程的快慢,而相似性度量及搜索空间也在一定程度上影响了搜索策略的性能。常用的方法有:抛物线法、三次插值法、黄金分割法、Brent法、Powell法等。

2.3 配准方法分类

2.3.1 按空间变换模型分类

两幅图像之间的空间几何变换函数可用空间变换模型进行描述,空间变换模型可分为:仿射变换、投影变换、刚体变换和非线性变换。如图1所示。在应用中非线性变换是比较理想的模型,但是其变换复杂、实现代价大,所以通常采用仿射变换模型实现空间几何变换。

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