一种新的基于图像主轮廓的配准算法.pdfVIP

匿匿匿亟酲塑委垂重翻 图像处理 文章编号：1008-0570(2007)02—3—0267—02 一种新的基于图像主轮廓的配准算法 ANew BasedonMainContour ImageRegistrationAlgorithm LEIKAILIUYANYINGWANGYANJIEXlNG YINLIMIN ZHONGBAO 摘要：文中提出了一种新的图像配准方法，可以很好解决图像配准中的平移和旋转问题(刚性变换问题)，算法的实现是首先 性判别准则，得到图像的主轮廓；最后以两幅图像的主轮廓信息，配准图像。实验证明，算法实现速度快，精度较高。 关键词：图像配准：主轮廓；SUSAN；边缘检测 中图分类号：TP391．41文献标识码：A Abstract：Anew about is inthis hassolvedtranslationsandrotationstlFansformg- algorithmimageregistrationpresentedpaper，which in well．This isas useSUSAN dons(so-calledrigid imageregistrationprocess approachfollowed：first，we transformations)problems methodtoobtainthefeature thetwo from eliminatethebad-lea- edge-detected points(interestingpoints)ofimages，andwhich，we ture noise themainOutlinesofthetwo and points(thepoints)；second，byusingconnectedness-judgedcriteria，acquire images；third USetheinformationextractedfromthemainoutlinesto thetwo havetesttheeffectofthe last，we register images．Theexperiments approach． detect Keyword：imageregistration,maincontour，SUSAN，edge 针对边缘提取问题，方法很多。简单的。可以使用梯度算 引言 图像配准是将取自同一目标区域的两幅或多幅影像，在空 轮廓；复杂些的，也可使用小波分解的方法，利用分解的高频分 间位置上对准。这些影像或者来自不同传感器，或者是由同一 量重构图像的边缘(细节信息)。前者，在使用梯度算子提取图像 传感器在不同时刻获取。图像配准作为图像拼接、电子稳像和 轮廓时，需要进行图像分割，合适的分割域值选取是一个问题。 图像融合等领域中的关键技术之一。快速高精度的图像配准算 后者，算法实现相对复杂，算法计算量大。 法一直是众多研究学者追求的目标。 本文使用SUSAN算法。提取图像的边缘特征点。与其它许 目前，典型的图像配准算法大致可分为基于灰度的和基于 多已有算法相比较．SUSAN算法具有如下优点：①其可以直接 特征的。基于灰度的图像配准算法计算量大，耗时长，对光照条 对于原始图像进行处理，不需求导，所以算法的抗噪声能力较 件敏感。基于特征的图像配准方法可以在一定程度上克服上述 强，运算速度较快。②圆形的SUSAN模板具有各向同性，可以 的缺点