图像配准方面的算法总结
图像配准算法\小总结
首先,图像配准要素结合:特征空间,搜索空间,搜索策略,近似性度量;图像配准方法:
1.基于灰度信息的方法:交叉相关(互相关)方法,相关系数度量,序贯相似检测算法,信息理论的交换信息相似性准则。
2.基于变换域的方法:相位相关法,Walsh Transform变换。
3.基于特征的方法:常用的图像特征有:特征点(包括角点、高曲率点等)、直线段、边缘(Robert、高斯-拉普拉斯LoG、Canny、Gabor滤波等边缘检测算子)或轮廓、闭合区域、特征结构以及统计特征如矩不变量等。
注:像素灰度信息的互相关算法相比,特征提取包含了高层信号信息,所以该类算法对光照、噪声等的抗干扰能力强。
常用的空间变换模型:刚体变换(平移、旋转与缩放的组合)、仿射变换、透射变换、投影变换、非线性变换。
常用的相似性测度:
1.距离测度:均方根误差,差绝对值和误差,兰氏距离,Mahalanobis距离,绝对差,Hausdorff距离等。
2.角度度量法(概率测度)。
3.相关度量法
配准算法的评价标准:
配准时间、配准率、算法复杂度、算法的可移植性、算法的适用性、图像数据对算法的影响等(这里虽然不是目标追踪的评价标准,但是我们可以借鉴这些评价算法的标准)
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