廖洁

（滇西科技师范学院 云南省临沧市 677000）

当前，图像配准技术被广泛应用于医学、军事、计算机视觉、遥感探测等高科技含量领域，成为高精度、高效率进行图像处理的关键技术[1]。国内对图像配准技术的研究共分为灰度域、变换域和特征三大类研究领域，这三大类图像配准技术方法趋于成熟，能够保证图像配准技术应用的稳定性。从当前图像配准技术的应用现状来看，基于互信息的相似度评价在图像配准中的应用较为广泛，但是这种方法存在着像素强度值不稳定、噪声干扰性大等弊端，亟需对这一技术方法进行改进。

1 图像配准技术

1.1 定义

图像配准技术是对待配准图像匹配对齐，获得多幅图像在空间位置上对应映射关系的一种图像处理技术[2]。待配准图像来源于不同途径，不同图像在不同地点、不同时间、不同成像传感器中生成，会造成待配准图像存在着一定区别，而图像配准技术就是将这一区别转化为两幅图像的几何变换问题进行求解，以确定图像在空间位置上的映射关系。

1.2 标准流程

图像配准技术标准流程涉及预处理、特征提取、特征选择、配准基元、模型参数、几何形变等环节，具体为：对待配准图像和参考图像进行预处理，提取选定图像的特征值，生成特征集，再将特征集转换为配准基元，采用相应算法计算图像的模型参数，换算出两幅图像的几何形变关系量，完成配准操作。在上述图像配准环节中，最为关键的流程环节为特征空间、搜索空间、相似性度量和参数优化[3]。……