【摘 要】
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图像配准是对不同时刻,不同场景,不同角度的传感器所得到某个场景的图像,进行空间上的匹配。配准是图像处理的关键技术之一。图像配准广泛的被应用于遥感,医学图像,计算机视
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图像配准是对不同时刻,不同场景,不同角度的传感器所得到某个场景的图像,进行空间上的匹配。配准是图像处理的关键技术之一。图像配准广泛的被应用于遥感,医学图像,计算机视觉,模式识别等领域。异源图像是指成像机理不同的两幅或者多幅图像。相比于同源图像,异源图像所得到的信息更加全面准确,具有可靠性,互补性,冗余性等特点。随着应用的深入,我们对图像配准的效率和准确性都提出了更高的要求。互信息算法基于图像熵,是一种图像的灰度统计特性的配准算法,无需对图像进行分割等预处理,具有较好的配准效果。但是互信息方法的计算量较大,为了提高图像配准效率,本文采用了小波分解的方法,对图像进行由粗到精的配准策略。另外,当两幅图像的对比度差异较大,噪声较大,图像受外界因素干扰严重的时候,互信息方法常出现峰值点不明显,误匹配等问题。因此本文采用梯度空间信息结合互信息的方法,采用了一种新的测度,将图像的空间信息和灰度信息同时用于配准测度。通过实验比较,采用小波分解以及在配准时使用空间梯度信息等方法,可以使计算量减少,灰度对比度等影响降低,测度曲线尖锐,更容易得到正确的配准参数,外界环境干扰因素降低,这表明本文的方法效率更高,准确性更好。
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