改进的基于小波变换的图像配准方法

时间:2025-04-04

改进的基于小波变换的图像配准方法

第3 6卷第 5期V1 o. 36

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C o put rEng ne r n m e i eig

图形图像处理

文章编号:l o-48oo 5 22 3文 o _32( l0 l o 2 )—0—o献标识码: A

中圈分类号l P9 31 T

改进的基于小波变换的图像配准方法范瑾瑾,胡 J梅,凌臭虎(合肥工业大学计算机与信息学院,合肥 2 0 0 ) 309 摘要:针对如何提高图像配准的精度和速度的问题,利用基于 F ui - ln变换求解水平参量的准确性和基于互信息方法求解旋转及 or r l e Me i

尺度变换参量准确性的优点,提出一种基于 F ui- l orr l eMei n和互信息的图像配准金字塔方法。对多幅遥感图像的实例仿真结果表明,方该法能在提高配准精度的同时减少配准时间。

关健诃:图像配准;波变换;F ue- l变换;互信息小 orr l i Mei n

I pr v d Appr a h f rI a eRe it a i n m o e o c o m g g sr toBa e n sdo v ltTr nso m e e a f r

F i- n HU La gme, I ANJnj, i - iL NG Hu i n( c o l f o ue n no n t n Hee U ie s yo T c n lg, fi 3 0 9 S h o C mp tr dI fn ai, fi nv ri f e h o o y Hee 0 0 ) o a o t 2

[ s at miga epo lm ta o t rv eacrc n p e fmaergsain tip pr rsn ya dapoc o Ab t c]Ai n th rbe t w i o et cuaya dsedo g ei rt,hs a e ee tap rmi p rahfr r t h h o mp h i t o p si g r g sr t n ma e e i t i ba e o mu ua i f r ai n n F u ir M e l, wh c i t g a e h a c r c o c l u a ig i e r a a t r i ao sd n t l n o m to a d o re— li n i h n e r t t e c u a y f a c lt l a p r mee s n n n

F ui - lnb sdmeh da dtea crc fcluaigrt

t na dsaep a t si mu a— fr ainb sdme o . Xli na o r r l—ae to n cuayo a l n oai n cl a mee t lno t ae t d E i r e Me i h c t o r r n u i m o h: metl er s lso e t e s g i g sd m o sr t h r s n e t o a e r a et e r g sr t n t ea d i o e t ea c r c . e u t nr mo e s n i ma e e n tae t ep e e t d me h d c n d c e s e ita i i n n h o m mpr v c u a y h

[ ywo d li g gs ain waeet nfr F uir lnt nfr; ta ifr t n Ke r s mae e irt; v l a som; o r - l aso muu lnomai r t o tr e Me i r m o

l概述图像配准是对 2幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程…。

先对参考图像和待配准图像进行多级分解,得到多级近似图像,然后对最低分辨率图像进行配准,得到近似的配准结果,对此配准结果进行尺度变换处理,将共作为初值,在高一级分辨率下进行配准,得到更精确的结果,直到最高分辨率图像,得到最终的配准结果。

配准速度、配准精度和可靠性是体现配准性能的重要因素。配准速度和配准精度有相互制约的关系,配准消耗时间越短, 配准精度越低;配准消耗时间越长,配准精度越高。 基于 F ui - ln or r l变换的方法和基于互信息最大的方 e Me i法是多模态图像配准中的常用方法。基于 F ri— ln变 o’r l e e Me i换的配准方法在求解平移参量时非常精确,耗时相对来说比

基于小波变换的配准方法与直接用原始图像进行配准相比,减少了计算量,提高了准确度,并能在不同分辨率下采用不同的配准算法。文献【】 4研究了这种方法的平移敏感性,

较少,而在求解旋转量和尺度变换量时,配准精度较差。而基于互信息最大的图像配准方法在求解这 4个配准参数时都非常精确,尤其是在旋转参量和尺度变换量上,但其缺点是比较耗时。因此,本文通过小波变换实现由粗到细的搜索, 采用基于 F ui - ln变换和基于互信息最大的方法作为 or r l e Me i

结果表明小波分解的低频子

带不如高频子带对平移的敏感性强,采用基于低频子带的由粗到细的图像配准会取得更好的配准效果。

3基于 F ui - ln o r r l变换的图像配准 e Mei31 F u ir . o r变换位移理论 e设,为,在 x和Y方向分别平移和后的图 ) ) 0像,对应的傅里叶变换 F(,) - v和 (,)“ v之间具有如下关系:(,) (,) v:甜ve () 1

相似性准则,提出基于 F ui— ln和互信息准则的分层图 orr l e Me i像配准方法。

2基于小波变换的图像配准小波变换已经被广泛地应用于图像处理中。基于小波

则,和,的互功率谱为 ) ): : ejuo w0 ( r+ ) r ,、

3层分解的多分辨率配准过程如图 1所示。

) VI 1 ( V (,)‘

对式() 2进行傅里叶逆变换,在,空间的(,0 ) x Y) o处将形成一个单位脉冲函数,即可求得相对平移量和 o。

3配准方扶 . 2设有 2幅图像 s,) r,,(,) r,经过平移、 ( .和 ( )sx是 ( ) xy x x旋转和尺度缩放变换后的图像,处理;胡良梅,副教授、博士;凌虎,硕士研究生

,

作者简介:范瑾瑾( 8 -)女, 1 4, 9硕士研究生,主研方向:数字图像

图 1多分辨事霉准过程~

收稿日期:20—72 09—0 0

Em i c d. 2 6 . m - a: i y@13 o l n 1 1 c

21一 2

改进的基于小波变换的图像配准方法

sx=r(- cst ys 一,- x ia+y o一Y】 (, [ ( o c+ i Ox n o - s ' cs ( n o

() 3

() 5根据所得的最终结果对待配准图像进行相应的变换, 完成配准过程。

对应的 F ui变换 Su v和“ v之间满足: orr e (, ),)I(, J - f o‘ cs ' s ,'(u ic+vo】 () su=o '( o o+Vi O- - s ̄ cs l 4 - -u n n

5实验结果与分析51人工设定参数的配准实验 .在 Ma a71,用 2幅遥感图像进行实验,用 sm4 tb.上选 l使 y

其中,1 . 1表示频谱幅度。从式()以看出,旋转角度和缩 4可放因子可以和平移量 X和 Y进行分离计算。 o o频谱幅度仅与旋转角和缩放因子有关

,而与平移量 0 0无 …… 此处隐藏:4830字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……

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