刘 莹

(郑州大学西亚斯国际学院，河南 新郑 451150)

1 引言

图像配准是指将不同时间、不同传感器以及不同拍摄环境下获取的两幅或者多幅图像进行配准的过程，被广泛应用于军事、遥感、医学、三维重构、机器人视觉等诸多领域中[1]。但高频子带特征图像配准仍是当前关注的重点，其中高频子带特征图像的配准仍存在精度低的问题。由于小波变换缺乏平移不变性，高频子带特征图像在时域的变化下会导致小波变换系数分布发生改变，其表现为高频子带特征图像的某部分出现波纹，由此可见，研究高频子特征图像时，需考虑图像不连续点特征差异，而普通图像的像素间具有相关性，因此高频子带特征图像可通过分析普通图像的像素关系建立相关联系。此外，在一些领域中进行配准的图像之间经常会发生相对较大的不规则形变，因此研究图像配准算法是现阶段图像处理领域亟待解决的重点[2]。

对于图像特征点的配准：将关于图像特征点信息提取出来，以提出的特征点信息为根据，寻找配准的参数值，使图像的相似性达到最大[3]。不同图像特征点的选取结果对配准精度的影响也是不同的。文献[4]根据部分图像具有颜色信息特征，通过联合摄像机获取多源图像，并根据获取到的图像进行多源图像特征点配准方法研究。利用Harris算法检测图像特征点，结合基于归一化互相关系数法，对强度图像和彩色图像进行特征点粗匹配并排序，最终完成多源图像特征点配准。……