图像配准是图像处理的基本任务之一,用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行(主要是几何意义上的)匹配。图像配准是多种图像处理及应用如物体辨识、变化检测、三维建模等的基础,配准效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。 图像形变可分为两类,引起图像失配的形变以及非图像失配原因的形变,图像配准的主要工作即选取适当的方法以适应前者并且尽量减小后者带来的影响。图像配准的方法很多,但目前没有哪一种方法可以适用于所有图像,因此针对所应用的图像找到适合其特点的配准方法是图像配准研究中的重点。 本文主要内容是对图像配准概念、意义以及常见配准方法、配准模型进行了分析,并回顾了传统的配准方法。其中重点是对本文采用的三种图像配准方法进行了研究。 首先通过分析基于控制点配准方法的原理,实现了两幅图像的配准。实验结果表明在ERDAS IMAGINE软件系统中采用基于控制点的配准方法可有效解决图像配准问题,而且具有较高的配准精度。 第二讨论了傅氏变换的相位相关技术对于具有平移,旋转和比例缩放的两幅图像在配准中的应用。同时提出了一种改进算法,通过在极坐标下将旋转角度和比例缩放因子转化为平移的形式,使相位相关方法的速度得到了改善,实验结果表明该方法可有效解决图像配准中的平移,旋转和比例缩放问题,而且具有较高的配准精度和运算效率。 第三对配准过程中的最优化算法进行了研究,提出了一种局部优化算法(单纯形搜索法)与全局优化算法(模拟退火算法)相结合的高效最优化算法,克服了配准过程中的局部极值问题,提高了求解速度与精度;本研究的创新之处在于对模拟退火法进行了改进,并结合局部优化算法(单纯形搜索法),提出了一种崭新、高效的全局最优化算法。实验结果表明,无论在配准的速度、精度,还是鲁棒性方面都能够满足实际应用的需求。