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图像处理与识别：图像配准与对齐_（8）.优化算法在图像配准中的应用.docx

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    优化算法在图像配准中的应用

    在图像配准与对齐中，优化算法起着至关重要的作用。图像配准的目的是将两幅或多幅图像对齐到同一个坐标系中，以便进行后续的分析和处理。优化算法通过最小化某种度量（如互信息、均方误差等）来找到最佳的对齐参数。本节将详细介绍几种常用的优化算法及其在图像配准中的应用。

    1.梯度下降法

    梯度下降法是一种常用的优化算法，通过迭代地调整参数来最小化目标函数。在图像配准中，梯度下降法可以用来优化图像间的相似性度量，找到最佳的配准参数。

    1.1原理

    梯度下降法的基本原理是利用目标函数的梯度（即导数）来指导参数的更新。假设目标函数为fx，其中

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