对数极坐标域下的图像配准技术

摘要

数字图像配准是计算机视觉的一个分支技术,它主要处理一系列图像的几何尺寸对准问题。近年来图像配准技术发展迅速,它在远程遥感,医学成像,计算机图形学和计算机视觉等众多领域都得到了广泛的应用。特别在应用于诸如立体影像,运动检测,运动估计,图像镶嵌以及车辆导航等场景时,图像配准算法更是得到了长足的发展。尽管图像配准的研究历史已经超过三十年,但是当待配图像中存在大形变时,很多已有的配准算法通常会失效。因此针对大形变的鲁棒匹配算法目前一个亟待解决的问题。
　　 本论文主要研究在相似和仿射变换条件下图像配准的鲁棒算法。首先是引入了对数极坐标变换来改变图像的变形方式,然后使用对数极坐标映射和最小均方误差优化算法使图像配准达到了亚像素的精度。最后针对图像配准时遇见的异常区域时常用配准测度均失效的问题,本论文提出了鲁棒互相关系数配准准则,并在对数极坐标域的图像配准中使用它降低异常区域的影响。
　　 本论文内容安排如下:第一章首先阐述了空域图像配准算法的总体框架描述,包括图像特征空间,图像搜索空间以及图像相似性测度等,然后针对常用空域图像算法配准无法应对大变形图像配准的问题,引入对数极坐标域并介绍其相关性质。第二章主要应用对数极坐标变换研究相似模型条件下的图像配准算法,并把它与Fourier-Mellin方法作了仿真比较。第三章针对仿射模型中的特点,提出了放射线配准的概念,最终得到了仿射变换条件下对数极坐标域中的图像配准算法。第四章中针对当图像中出现异常区域时现有图像配准准则失效的问题,提出了互相关系数的极大似然估计方法,由此引出鲁棒互相关系数准则,并将之应用到对数极坐标域的图像配准中。最后一章为总结与展望。