改进的基于小波变换的图像配准方法

时间：2025-04-27

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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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