学位论文红外与可见光图像配准技术研究不专一资料下载.pdf

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由于互信息是利用图像的统计信息，计算量大，速度慢。

为了解决这一问题，用小波分析对图像进行分层，通过逐层配准大大减小了配准过程所需计算量。

实验的结果表明，针对红外与可见光图像灰度和图像特征存在较大差异，采用基于归一化互信息和边缘特征相结合的图像配准算法可以取得较好的结果；

同时通过采用小波变换分层的方法，使这种图像配准算法的速度比基于互信息的图像配准方法的速度提高了一个数量级，且实现简单、配准结果具有较高的准确性和稳定性。

关键词：

图像配准互信息边缘特征小波变换AbstractIIl一_-一AbstractTheinfraredandvisibleimagesareverydifferentingreylevelandimagefeaturesaccordingtoasamescene，whichmakeitdifficulttodesignproperregistrationalgorithmsandtoensuretheprecisionbetweenthemTheregistrationalgorithmwhichIScombiningthemutualinformationbasedimageregistrationandedgefeaturebasedmaageregistrationtoimageswhohaveobviousedgefeaturescallimplementsimplyandCanimprovetherobustoftheregistrationprocessing，sinceitCanmakefulluseoftheedgefeaturesSOthatthedifferencesofthegraylevelandthefeaturesoftheimagehasbeenreducedThecompute-costofmutualinformationistoolarge，SOwebringforwardanewalgorithmbasedonwaveletThisalgorithmspeedregistrationprocessthroughmatchingimageslayerbylayerwhichisobtainedbywaveletanalysistechnologyExperimentalresultsshowthat0111combinedalgorithmsolvetheregistrationproblemwithinfraredandvisibleimageswhichhavegreatdifferencesingreylevelandlmagefeatures，andmakeregistrationtimeonemagnitudefasterthantraditionalalgorithmsduetotheadoptionofthewavelettransformSimultaneously,theregistrationresultsachieveahighaccuracyandstabilityKeyword：

imageregistrationmutualinformationedgefeaturewaveletdecomposition西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

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g第一章绪论第一章绪论11图像配准的一般概念图像配准是指对同一目标在不同条件（不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件等）下获得的两幅或者两幅以上图像迸行匹配的图像处理过程，在医学、遥感、模式识别、计算机视觉、军事等领域有广泛的应用【l】。

图像配准是图像处理的一个基本问题，最早是在美国七十年代从事的飞行器辅助导航系统以及寻地等应用研究中被提出来的，作为军方的研究项目进行研究。

在对图像配准研究的过程当中，大量技术被应用于针对不同类型、不同数据和不同问题的图像配准工作，从而产生了很多不同形式的图像配准技术。

图像配准的基本问题是找出一种图像转换类型用来纠正图像的形变，造成图像形变的原因有很多种，例如传感器噪声，被拍摄物体的移动或生长等变化，大气的变化，以及阴影和云层遮盖等原因都使图像产生不同形式的形变。

正是由于图像形变原因和形式的不同决定了图像配准技术的多样性。

在当前图像配准技术的研究中，对不同类型的待配准图像，所要采用的配准方法也是不同的，还没有哪一种技术是广泛适用于各种图像配准问题的，并且对某种特定问题也没有哪一个技术是必须和唯一的。

图像配准问题总的来说都是寻找一种特定的最优变换，达到使两幅图像在某种意义上的匹配，但对于不同图像和不同应用，具体问题要具体分析。

12论文的目的及意义图像配准技术的应用范围相当广泛，其中包括导弹的地形和地图匹配制导、目标跟踪、医疗诊断、天气预报、计算机视觉、文字识别以及景物分析中的变化检测等。

如今，随着图像匹配制导和导航技术的发展，单一的探测系统所获取的图像信息已经越来越不能满足应用的需要。

因单波段成像系统会随着区域的不同，气候、温度、湿度的改变或目标的伪装等导致获取的信息量减少，更严重的一些情况会使成像系统探测不到目标或者探测精度下降。

为了提高飞行器的作战适应性、抗干扰能力和武器的突防能力等，新型的探测器系统开始采用多传感器组合的方式【2J，已从原来单一由可见光探测系统获取图像信息向多传感器共同获取图像信息的方向发展。

如果同时在两个波段获取目标信息，将信息综合就可对复杂的背景进行抑制，提高对目标的探测效果。

蔽性好、灵敏度和空间分辨率高等优点，因红外探测系统具有抗干扰能力强、隐所以现在一般都采用可见光和红外复合2一红外与可见光图像配准技术研究探测系统。

目前，针对不同传感器图像的配准问题，学者们提出了许多方法，其中最有效的方法主要是基于图像边缘轮廓的配准方法。

现在的图像配准方法大多是将多个算法融合或是集成，这样就可以克服单个算法的一些局限性，提高了配准算法的适用性。

本文将对不同传感器图像之间的配准问题进行研究，主要为解决红外图像与可见光图像配准中的难题作了一些探索，这就是本文研究的目的所在。

13图像配准技术的国内外发展现状图像配准技术最早是在美国七十年代从事的飞行器辅助导航系统、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究中被提出来的。

八十年代后，随着科学技术的发展，图像配准技术被广泛的应用于其它各个领域，如遥感图像处理、模式识别、自动导航、医学诊断、计算机视觉、光学和雷达图像目标跟踪、资源分析、气象预报及景物中的变化检测等。

不同传感器图像之间的配准意义更大，因为不同传感器所获得的图像信息具有互补性，它们融合后的图像可以有效地应用于目标识别和跟踪等。

早在70年代初，PEAnuta3】就提出了使用FFT进行互相关图像检测计算的图像配准技术来提高配准过程的速度；

DLBameal4J等人提出了使用模板子图像差值相似性测度的图像配准技术，这种方法比使用FFT计算互相关相似性测度进行图像检测的方法具有更好的性能；

WKPrattf5J对图像配准的互相关技术进行了全面性的研究；

MSvedlowt6j等人对图像配准技术的相似性测度和预处理方法进行了深入的比较分析；

Flussrl7针对畸变图像间的匹配又提出一种自适应映射方法，自动地对两幅遥感图像进行分割，使分割后两幅图像上相应子块间的相似度较大，然后从这些子块之间的空间位置关系来对两幅图像进行匹配。

Ton和Jaint8】用物体的中心作为控制点，并用松弛算法得到匹配的控制点对。

Li【9】等人将区域边界和其它强边缘作为特征，用链码相关性和形状相似性规则来匹配闭合区域；

而对开区域进行角点检测，并进行匹配。

近些年来，人们结合实际问题又在这些方法的基础上提出了一些的新配准方法。

HsiehIo】等人用图像小波分解的局部模极大值作为侯选特征点，并经筛选后得到真实特征点。

Wu11J提出一种基于小波变换的多尺度配准方法得到两幅