基于多小波理论的图像配准方法研究

【摘要】图像配准是指两个或两个以上的图像通过几何变换进行匹配的过程。这些图像分别来自于在不同的时间或不同的角度下,使用相同或不同的传感器对相同的场景进行拍摄的结果。所以这些图像往往包含着同一场景的不同信息。对这些图像进行图像配准可以有效的消除图像之间存在的差异,从而获得对于同一场景事物最为全面、准确的图像的描述信息。图像配准技术属于数字图像处理中一个经典分支,目前在军事目标的识别,遥感图像的融合,医学图像处理,检测图像属性的差异等方面有着广泛的应用。近年来,在小波变换理论的基础上进行数字图像处理的方法得到了学者的高度重视,为达到高速、高精度的配准效果,众多学者都将配准工作的重点放在将基于特征的图像配准方法和小波变换相结合上,将各种不同的特征提取方式、不同的相似性测度等方法同小波变换有效的结合,并实验证实了各种结合算法的可行性。本文首先对图像配准技术的发展历程做了简要回顾,就目前国内外研究的状况进行了总结,概述了现有主要的图像配准基本方法,其中对基于特征的图像配准方法的基本流程和关键步骤做了重点研究、论述；接着,介绍了小波变换的构造及其在图像处理中的应用,引出多小波的构造及实现,重点阐述了GHM多小波的构造及其在图像处理中的应用；再次,描述了基于Mean-shift图像分割算法的区域特征提取方法,引入特征的不变描述子,提出了一种基于特征相似性的图像配准方法；最后,基于Matlab软件对本文提出的算法进行了仿真实现操作,针对实验结果,综合分析了本文所提算法的性能。
【作者】谢雨竹；
【导师】王志慧；
【作者基本信息】内蒙古大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】图像配准；GHM多小波；Mean-shift分割算法；特征提取；不变描述子；

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