待配準圖像與原圖像相比存在偏移、旋轉(zhuǎn)、比例等空間變換關(guān)系，圖像配準就是將不同傳感器所采集得到的同一場景的多光譜、多波段或同一傳感器在不同時相、不同方位、不同條件下（氣候、照度、攝像位置和角度等）獲得同一場景的兩幅或多幅圖像進行匹配的過程。

一、圖像配準概述

（一）常用圖像變換

1.剛體變換

一幅圖像中的兩點間的距離經(jīng)變換到另一幅圖像中后仍然保持不變。

2.仿射變換

一幅圖像上的直線經(jīng)過變換后映射到另一幅圖像上仍然為直線，并且保持平行關(guān)系。

3.投影變換

一幅圖像上的直線經(jīng)過變換后映射到另一幅圖像上仍然為直線，但平行關(guān)系基本不保持。

4.非線性變換

一幅圖像上的直線映射到另一幅圖像上不一定是直線，可能是曲線。

（二）圖像配準方法分類

1.基于像素的配準方法

一般根據(jù)配準圖像的相關(guān)函數(shù)、Fourier變換等關(guān)系式來計算配準參數(shù)。其中最簡單的方法就是窗口(模板)匹配法。

2.基于特征的配準方法

主要是采用各種算法提取基準圖像和實時圖像的特征，如邊緣、角點、曲率、不變矩等，然后對提取的特征進行描述從而使其可以按照某種相似性測度進行匹配。

3.基于模型的配準方法

根據(jù)圖像失真的數(shù)學(xué)模型來對圖像進行非線性校正式的配準，多用于醫(yī)學(xué)圖像。

二、圖像配準方法

（一）基于特征點的配準定位方法

下圖中橢圓區(qū)域為SIFT特征匹配區(qū)域，橢圓的中心位置代表了關(guān)鍵點在圖像中的二維坐標位置，橢圓的長軸代表了關(guān)鍵點的尺度，橢圓的方向代表了該關(guān)鍵點的方向。

圖像對的匹配點數(shù)隨著閾值的增加而逐漸減少，但是匹配點更加穩(wěn)定。SIFT特征是圖像的局部特征，信息量豐富，適用于在海量特征數(shù)據(jù)庫中進行快速、準確的匹配，并可通過選擇適合的閾值，尋找可靠、穩(wěn)定的特征匹配點。

（二）基于圖像矩的配準定位方法

對基準圖像和待配準圖像進行特征提取預(yù)處理，采用質(zhì)心主軸法完成兩幅圖像特征之間的匹配，建立圖像之間的配準映射關(guān)系，利用仿射變換對待配準圖像進行圖像變換實現(xiàn)圖像配準定位。

對基準圖像和待配準圖像分別進行圖像處理，經(jīng)過閾值分割、中值濾波、輪廓提取、輪廓跟蹤得到兩幅圖像的連續(xù)完整輪廓；分別針對兩個輪廓圖像計算出其目標輪廓的主軸，兩主軸的夾角即為圖像的旋轉(zhuǎn)角。

審核編輯：湯梓紅