基于最大穩(wěn)定極值區(qū)域和相位一致性的仿射變換圖像配準.pdf

1、圖像配準是圖像融合、圖像拼接、目標檢測以及三維重建等眾多計算機視覺領域中重要的基礎步驟。在不同時間、不同視角或者由不同傳感器拍攝的同一場景中的圖像，往往存在平移、旋轉、縮放、仿射等幾何變換。圖像配準就是對存在上述幾何變換的圖像建立對應關系，達到校正圖像坐標和形變的目的。與平移、旋轉和縮放變換相比，仿射變換在更大的程度上改變了圖像結構，這使得傳統(tǒng)的特征提取方法很難或者無法準確地建立圖像間的對應關系。因此，仿射變換圖像的配準也變得更加困難。

2、
　　首先，本文詳細地討論了基于特征的圖像配準方法中的四個基本步驟，即特征提取、特征匹配、變換參數(shù)估計和圖像變換插值。在此基礎上，著重研究了特征提取和特征匹配中常用的算法，包括Harris角點檢測、尺度不變特征(SIFT)提取及匹配、完全仿射變換不變特征(ASIFT)提取及匹配、最大穩(wěn)定極值區(qū)域(MSER)特征提取和相位一致性特征提取，并對這些算法應用于仿射變換圖像配準中存在的問題進行了分析和總結。
　　其次，針對上述算法存

3、在的問題，提出了一種基于最大穩(wěn)定極值區(qū)域和相位一致性特征相結合的仿射變換圖像配準算法。該算法包括三個步驟：(1)分別對參考圖像和待配準圖像進行MSER檢測和匹配，對匹配的MSER區(qū)域的質心進行擬合和歸一化處理獲得兩個大致對齊的圓形區(qū)域，并估計輸入圖像間的粗配準變換矩陣。(2)提出一種基于 Gabor濾波分解的相位一致性特征點檢測算法，使用該特征點提取算法分別在獲得的兩個圓形區(qū)域中進行特征點檢測，得到兩個特征點集合。(3)采用基于概率分布

4、的點集配準算法估計兩個點集間的仿射變換矩陣，將點集間的仿射變換矩陣與圓形區(qū)域間的粗配準變換矩陣相結合，計算出參考圖像和待配準圖像間的精確變換矩陣。
　　最后，在Windows XP環(huán)境下，采用Matlab編程語言實現(xiàn)了本文的算法，并在相同運行環(huán)境下，與其它幾種經(jīng)典的基于區(qū)域的配準算法以及基于特征的仿射變換圖像配準算法進行實驗對比。仿真實驗結果表明，本文提出配準算法能夠獲得比基于互信息(MI)和基于相關性(CC)的區(qū)域配準算法更高的