图像配准是图像处理的热点问题

资 源 简 介

图像配准是图像处理的热点问题

详 情 说 明

图像配准技术作为计算机视觉和医学影像分析的核心任务之一，其本质是通过空间变换使两幅或多幅图像在几何上对齐的过程。这项技术在遥感图像拼接、医学影像融合、目标跟踪等领域具有广泛应用价值。

典型的配准流程包含三个关键技术环节：首先通过特征检测算法提取图像中的关键点或显著区域，常见的特征包括SIFT、SURF等具有旋转缩放不变性的特征描述子；接着建立特征点之间的对应关系，这个阶段会采用相似度度量方法（如互信息、相关系数）来评估匹配质量；最后求解最优空间变换参数，可能涉及刚体变换、仿射变换或弹性变换等不同复杂度的变换模型。

现代配准算法还需要考虑处理多模态图像的情况，例如将CT与MRI图像进行配准时，由于成像原理不同导致灰度分布差异显著，这时需要采用基于互信息等不依赖灰度一致性的配准方法。深度学习技术的引入进一步推动了配准技术的发展，端到端的网络模型可以直接学习从图像对到变换参数的映射关系。