亚像素级图像配准算法研究

在很多应用领域,要求图像配准的精度达到亚像素级。对现有的亚像素级图像配准算法进行了分类,介绍了几种最主要的亚像素级精度的配准方法,包括基于插值的方法、扩展的相位相关法、解最优化问题法,并对这些算法的思路、性能特点和最新进展进行了综述。然后从几个评价标准对各种算法进行了比较,分析了各自影响性能的因素和性能提升的空间。最后对未来的发展趋势进行了展望。     

一种改进的病理显微图像亚像素快速配准方法

针对病理显微图像的快速高精度配准的应用需求,提出了一种改进的亚像素快速配准方法。通过采用对数差值函数对显微图像重叠区域进行信息量评估,由H型对数差值模板配准获取两幅图像像素级的粗定位和有效子图,继而在两幅子图上采用局部上采样相位相关法来获取亚像素级别的配准估计值。该方法利用H型对数差值模板简洁、配准速度快的优点规避了相位相关法计算量随着图像尺寸增大而急剧增长的缺陷,并能够对显微图像进行信息量评估以避免空白图像造成的误配。经实验表明,改进的显微图像配准方法配准精度可达0.01像素,速度为相位相关法的3.7倍（图像大小为2448×2048）,更适合应用于病理显微图像的快速高精度配准。     

一种应用于图像配准中大尺度位移估计的改进光流法

本文介绍了一种改进的光流法来对图像进行配准. 其新颖之处在于, 引入了一种初始运动估计器 (扩展相位相关法) 来改善光流法的性能. 光流法配准可达到亚像素级精度, 并能计算某些复杂的运动模式, 如 chirping 和 tilting, 但它处理大尺度位移的能力较弱. 相对而言, 因为扩展相位相关法可在像素级精度上对大尺度的旋转和平移进行估计, 且计算效率较高, 所以, 它可以作为光流法一种较好的运动预估器. 实验表明, 这种改进的光流法可显著提高配准精度, 特别是对存在大尺度位移的图像, 并且对随机噪声不敏感.     

基于SIFT特征的多帧图像超分辨重建

精确的亚像素级图像配准是图像超分辨重建中的关键问题.在图像超分辨重建中广泛使用的基于像素特征的光流法,对于大幅度运动场的计算很难做到精确的亚像素级配准.本文考虑了一种基于SIFT(scale invariant feature transform)特征的鲁棒性多帧图像超分辨重建算法.首先提取输入的低分辨待匹配图像对的SIFT关键点及其特征矢量.随后选取候选匹配关键点对,通过RANSAC(random sample consensus)鲁棒方法去除奇异值,并根据假设的平移性几何约束模型,获得图像对的平移运动配准参数,然后选取视场中心对应的或指定的图像帧为初始参考帧,再使用传统的超分辨重建框架获得最终的重建结果.仿真实验结果表明,提出的基于SIFT特征的图像超分辨重建方案是有效的,超分辨重建的图像质量在主观评价和客观指标上都获得了优于经典算法的效果.     

基于粗配准和互信息的脑部MR图像配准算法

现有的医学图像配准算法一般都存在需要人工介入、配准时间过长等问题.为了寻找快速、精确、鲁棒性强的自动配准算法,在采用主轴矩方法进行脑部MR(核磁共振)图像的初始配准的基础上,提出局部搜索算法对图像求得更精确的配准.实验表明,该方法的配准精度和现有的Powell算法都可以达到亚像素级,但局部搜索方法和Powell算法相比较,平均配准时间大大缩短;即便和采用了主轴矩粗配准的Powell算法相比较,配准效率也提高了一倍左右.主轴矩粗配准算法提高了配准效率,局部搜索算法则保证了配准的精度.     

基于相位相关与Keren算法的图像配准

提出了一个由粗到精的图像配准算法,它是基于相位相关法和Keren算法的两步实现法,即利用相位相关法完成大旋转角度及大平移的粗略估计,根据估计结果补偿后再应用Keren算法进行精细估计.该算法结合了相位相关法在大旋转角度大平移和Keren算法在小旋转角度小平移估计上的长处,且避开了各自的局限性及不足.仿真实验结果表明,该算法在大旋转角度大平移情形下仍可以获得高精度亚像素估计结果.     

遗传算法对Powell图像配准方法的改进

针对Powell算法在搜索过程中具有初始值依赖和容易陷入局部极值的问题,提出了使用遗传算法改进Powell算法在图像配准中的应用。利用图像的归一化互信息作为遗传算法的适应度,全局、并行搜索图像配准参数作为Powell算法的初始值,再使用Powell算法局部逼近近似最优解。实验结果证明,改进后的Powell算法能有效地减少图像配准的时间,提高配准的精度,精度能达到亚像素级。     

SAR图像的改进相位相关配准方法

基于相位相关的图像配准方法以其运算量小、抗干扰性强等优点得到广泛关注,但它只能解决具有平移运动的图像配准问题,为此,文章提出一种改进的相位相关配准方法,分析了其配准原理,给出流程图,并将其应用于存在缩放、旋转和平移变换的SAR图像配准中。仿真结果表明,该算法能够较为准确地估计出待配准图像相对于基准图像的平移参数、缩放尺度和旋转角度。     

小波变换及相位相关在亚像素配准中的应用

结合小波变换理论和Fourier相位相关算法,提出了一种亚像素配准算法。通过对图像进行小波分解获得低频系数,对低频系数应用相位相关进行粗配准,追踪到原图像,在原图像上进行精确配准。实验结果表明,该算法具有精度高,速度快,抗噪性能良好等优点。     

基于支持向量机的图像亚像素配准及超分辨率重建

超分辨率重建是根据场景的一组低分辨率图像重建其高分辨率图像。重建算法中,低分辨图像之间的亚像素配准是很重要的一部分。提出了一种基于支持向量机的亚像素配准方法,将低分辨图像之间的相对旋转平移参数看成支持向量机的目标集,通过支持向量回归建立图像特征与目标集之间的映射关系,从而计算图像间的相对运动参数。实验表明,与现有算法相比,所提出的算法具有较高的精度。     

Local Upsampling Fourier Transform for accurate 2D/3D image registration

An accurate image registration method based on Local Upsampling Fourier Transform (LUFT) is developed in this paper. It uses a hierarchical strategy to estimate more accurate image pair’s registration parameters, which consists of a coarse estimation and a robust and efficient refinement stage as well. The initial parameter is estimated through a conventional Phase Only Correlation (POC) method in the coarse stage, and then it is refined by the Local Upsampling Fourier Transform in frequency domain to achieve higher accuracy. Furthermore, as will be shown in many experiments, the LUFT can achieve more accurate translation and rotation estimation, and it is efficient, robust to noise, and it can be applied to accurate 2D and 3D image rotation and translation estimation.     

An Effective Technique for Subpixel Image Registration Under Noisy Conditions

This paper proposes an effective higher order statistics method to address subpixel image registration. Conventional power spectrum-based techniques employ second-order statistics to estimate subpixel translation between two images. They are, however, susceptible to noise, thereby leading to significant performance deterioration in low signal-to-noise ratio environments or in the presence of cross-correlated channel noise. In view of this, we propose a bispectrum-based approach to alleviate this difficulty. The new method utilizes the characteristics of bispectrum to suppress Gaussian noise. It develops a phase relationship between the image pair and estimates the subpixel translation by solving a set of nonlinear equations. Experimental results show that the proposed technique provides performance improvement over conventional power-spectrum-based methods under different noise levels and conditions.     

基于相位相关的亚像素图像配准

提出一种基于相位相关的图像对准方法,该方法精确度达到亚像素级别。相位相关是一种建立在傅立叶平移理论上的图像对准方法,通过计算两幅图像的傅里叶交叉能量谱得到两幅图像的位置差,对图像进行对准。将使用曲线拟合的思想对交叉能量谱的基础上进行进一步的运算,从而将相位相关方法的计算精度推广到亚像素级别。     

基于改进Lucas-Kanade的亚像素级零件图像配准*

针对工业应用中零件图像配准存在的光照变化和缺少纹理信息的难题,提出了改进Lucas-Kanade的亚像素级零件图像配准算法。首先根据光照变化和几何变换模型构建了模板与待配准图像间的非线性最小二乘函数;然后依据两幅图像的方向向量一致性和边缘特征为函数添加权重,以减少冗余像素点;最后应用Levenberg-Marquardt(LM)算法解算函数最优解,以实现精确图像配准。使用500幅待配准图像进行实验,结果表明该算法对缺少纹理的零件具备光照不变性,配准正确率高且达到亚像素级精度,能够满足工业应用的鲁棒性和精度要求。     

基于Harris角点量与相位相关的亚像素级图像配准方法*

相位相关法是一种常用的图像配准方法,而直接基于傅里叶变换的快速图像配准方法（ＦＤＦＡ）使之具有亚像素级的配准精度,它需要根据图像内容细心选择参与相位拟合的频率分量,并在图像上施加窗口以抑制频域的图像边界效应,从而提高其偏移量估计精度。从边界效应抑制的角度出发,利用Harris角点量代替原始图像进行相位相关计算,与传统的对原始图像加窗的方法不同,该方法既抑制了边界效应,又避免引入截断误差,同时只用对其第一项频率分量进行拟合,而不需要进行频率项的选择,使相位拟合过程更简单。提取图像的Harris角点并选择其中     

插值和相位相关的图像亚像素配准方法

首先利用线性整数插值和降采样网像傅里叶变换原理,证明了文中方法的正确性;然后给出了亚像素配准过程,并对误差进行理论分析;最后通过多光谱图像和人工图像的配准对该方法进行实验验证,实验结果表明：文中方法具有亚像素级的配准精度。     

一种快速全景图像拼接技术

目前，全景图像的拼接是基于图像绘制技术(IBR)研究的主要内容。本文提出一种新的快速有效的全景图像的拼接算法。在图像对齐中，对基于快速傅立叶变换(FFT)的相位相关度法进行了改进，提出了2幂子图像的概念，采用了基于2幂子图像的FFT对齐方法，从而减小了FFT的计算量，使改进后的算法对图像对齐更加快速和减小图像间重叠率。在柱面坐标下，使用迭代方法计算照相机焦距参数。并采用融合前平滑过渡的算法。最后就实际的系统IMV进行实验证明。     

基于NCCSS的快速多波段图像配准算法

归一化互相关（NCC）方法是图像配准中使用非常广泛的方法,经典的NCC方法是基于空间域的,适用于单波段图像配准。但在实际应用中,往往要对多波段图像进行配准,此时NCC方法很可能无法获得正确的结果。最近有学者提出了归一化空间频谱互相关（NSSCC）方法,该方法可将多波段图像中不同波段的信息应用到图像配准中,与经典的NCC方法相比能够有效地提升配准的有效性。然而,如果图像所含波段较多且尺寸较大,NSSCC方法需要很大的计算量。结合标准的NCC快速算法,可以对NSSCC方法作进一步的改进,仿真实验验证了改进的方法用于多波段图像配准时的快速性和有效性。     

基于外部DEM的InSAR图像配准方法研究

雷达图像的配准是进行雷达干涉测量(SAR Interferometry, InSAR)处理的关键,为了保证干涉相位图或形变相位图反映真实地面特性,需要雷达图像之间亚像元级精度的配准。首先综述了已有的基于外部DEM的InSAR图像配准方法的思路及其不足之处,并提出了一种全新的思路:以图像之间的相干性作为目标函数,利用搜索的方法实现了雷达成像方位向和距离向的最优时间常数的估计,从而实现雷达图像之间亚像元级配准;还进一步推导了数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的误差对算法精度影响的一个更加严密的表示。结论表明,在利用精确轨道数据的情况下,美国航天飞机测地计划SRTM获得的地形数据的精度可以满足精确雷达图像配准的要求。结果表明,利用基于外部DEM算法配准雷达图像在山区和大的时间基线情况下要优于常规相干多项式配准方法,理论上可以达到百分之一个像素的配准精度。