数字图像处理冈萨雷斯（第四版）图像配准

图像配准：

将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程

配准流程：

对图像进行特征提取得到特征点；（关键步骤）

通过进行相似性度量找到匹配的特征点对；

通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数；

最后由坐标变换参数进行图像配准

图像配准的例子包括对齐两幅或多幅几乎在同一时间但用不同成像系统如MRI（磁共振成像）扫描仪和PET（正电子放射断层城乡）扫描仪拍摄的图像。图像也可以是使用相同的设备在不同的时间拍摄的。

组合这些图像时，因为视角、距离、方向、传感器分辨率、物体位置的移动等因素导致图像出现几何失真，要对这些图像进行定量分析并比较，要求对几何失真进行补偿。

解决上述问题的主要方法之一是使用约束点（也称控制点）。这些点是其精确位置在输入图像和参照图像中已知的对应点。

选取约束点的方法有多种，既可以交互地选择，也可以用自动检测算法进行选择。某些成像系统的成像传感器中嵌入了物理赝像（如小金属物），它们会在系统获取的所有图像上直接产生一组已知点（称为网状标记或基准点）。这些已知点可用于指导建立约束点。

估计变换函数的问题是建模。例如，假设在输入图像和参考图像中都有4个约束点。基于双线性近似的一个简单模型：

$x = c_{1}v + c_{2}w + c_{3}vw + c_{4}$

和

$y = c_{5}v + c_{6}w + c_{7}vw + c_{8}$

在估计阶段， $(v,w)$ 和 $(x,y)$ 分别是输入图像和参照图像中的约束点的坐标。如果在两幅图像中有4对对应的约束点，可用上述两公式求出未知参数。

理解：这个跟之前学的最邻近内插，双线性内插，三线性内插图像处理方法有点相像。但内插的点都是在内插位置的邻近位置选择，而估计变换函数参考的点是约束点。

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