譜圖理論在圖像配準中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、視覺是人類最高級的感知器官,而圖像是人類視覺感知外界事物、傳達各種信息的常用方法之一。隨著信息技術的飛速發(fā)展,人類對圖像處理進行的相關研究越來越多。圖像配準是圖像處理領域的一個重要研究分支。
   圖像配準,是指對同一場景(或物體)在不同時刻或視角下,經(jīng)由相同或者不同成像設備得到的圖像(位于不同坐標系下)變換到同一坐標系的過程。圖像配準在醫(yī)學影像、遙感處理和計算機視覺等領域均有廣泛應用。經(jīng)過多年研究,很多學者在圖像配準領域做了大

2、量的研究工作,并取得了許多研究成果,但在實際應用中,仍然有許多問題有待解決和完善。
   目前的圖像配準技術主要是基于特征和基于灰度兩大類。由于基于灰度的配準技術,對于某些特定圖像,精度效果較好,但運算量較大?;谔卣鞯呐錅始夹g,技術的關鍵點主要是找到某類較優(yōu)的相似度,來測量兩幅或多幅圖像的匹配點集。
   圖作為一種描述高維數(shù)據(jù)的常用工具,是一種有效的結構特征信息的表示方式。譜圖理論是圖論的一個重要分支,利用矩陣論和組

3、合論,來研究圖的各種矩陣的譜。常見的矩陣有:親近矩陣、加權親近矩陣、Laplace矩陣以及加權Laplace矩陣等。
   本文以譜圖理論為主要數(shù)學工具,對基于特征的圖像配準方法進行深入研究,本文主要完成的工作和貢獻:
   1.對圖像配準的相關概念、分類和流程進行了介紹,對圖像的幾何變換模型選擇和圖像質(zhì)量評價標準進行詳盡介紹。著重對基于特征的配準算法進行分析研究。系統(tǒng)的介紹了譜圖理論的基本概念,描述了基于譜圖理論的圖像

4、匹配、圖像分割和圖像分類算法。
   2.提出一種基于Laplace譜的圖像配準算法。該算法首先對于兩幅待配準的圖像,提取圖像中的特征點。然后通過特征點集構造譜圖矩陣,再由奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的結果,構造出反映圖像中特征點間匹配程度的關系矩陣,進而得出圖像的匹配結果。通過匹配關系,求出射影變換矩陣,最后通過坐標變換和圖像插值,得到配準圖像。通過對多種模式的圖像進行的實驗,

5、驗證了該算法的可行性和有效性。
   3.提出一種結合圖像紋理的譜圖配準算法。首先引入圖像局部特征描述算子(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)進行自動選取特征點。其次,通過灰度共生矩陣計算出這些特征點為中心像元的紋理特征值,結合提出的配準算法,根據(jù)不同圖像具有的不同紋理特征構造關系矩陣,得出圖像的匹配結果。再次,通過匹配關系,求出射影變換矩陣。最后通過坐標變換和圖像插值,得到最終配準圖

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