图像配准

图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术,即找到图像之间的点对点映射关系,或者对某种感兴趣的特征建立关联。以同一场景拍摄而成的两幅图像为例。假如实际的三维世界点P在两幅图像中分别对应着P1和p2两个二维图像点。图像配准要做的就是找到P1和P2的映射关系,或者p1、p2跟P的关系。p1和p2被称为对应点(Correspondence Points)、匹配点(Matching Points)或控制点(Control points)。

图像配准系统包括四个部分：

1. 特征检测(Feature Detection)

这里的特征指的是广义的特征,包括图像灰度、色度特征;角点、边缘、轮廓等结构性特征;频域信息、小波系数等。

2. 特征匹配(Feature Matching)

即使用特征描述算子(即特征向量)和相似性策略对特征进行匹配。

3. 变换模型参数估算(Transform Model Estimation)

变换模型又称映射模型(Mapping Model),即将输入图像向参考图像映射

的坐标变换函数。

4. 图像重采样与变换(Image Resampling and Transformations)

这一步就是我们由输入图像经变换模型向参考图像进行对齐的过程。变

换后图像的坐标将不再是整数,这就涉及到重采样与插值的技术。