高光谱干涉图像的配准技术研究文献综述

文 献 综 述

高光谱干涉图像的配准技术研究

图像配准是将同一场景在不同时刻、不同视角或不同传感器得到的两幅或者多幅图像重叠在一起 ,从几何学来讲就是建立待配准图像和模板图像之间对应变换关系。

国外从20世纪60年代就开始了对图像配准的研究，最早是应用于飞行器辅助导航系统、武器投射系统的末制导以及寻地等，并且得到军方的大力支持与赞助。经过长达二十多年的研究，最终成功地应用于潘兴II式中程导弹及战斧式巡航导弹上，使其弹着点平均圆半径误差不超过十几米，从而大大提高了导弹的命中率。八十年代后，随着科学技术的发展，在很多不同领域都有大量图像配准技术的研究，如遥感图像处理、模式识别、自动导航、医学诊断、计算机视觉等。各个领域的图像配准技术都是针对各自具体的应用背景，并结合实际情况度身定制的特定技术。但是不同领域的配准技术之间在理论方法上又具有很大的相似性，在某一领域的配准技术很容易移植到其他相关领域。

70年代初，P.E.Anuta提出了使用FFT进行互相关图像检测计算的图像配准技术，以提高配准过程的速度性能；D.I.Barnea等提出了利用模板子图像差值相似性测度的图像配准技术，它比使用FFT计算互相关相似性测度进行图像检测计算的图像配准方法具有更高的性能；W.K.Pratt对图像配准的互相关技术进行了全面的研究,详细地阐述了各种用于图像配准的相关相似度量函数；后来A. Roche等将相关相似度量函数进行了扩展并将其成功地应用到多模态图像配准当中,但相关相似度量函数本身有几个的缺陷，比如，不能处理较复杂的多模态图像间的配准、利用其计算的相似性的峰会较平坦，显著性较低、计算复杂度较高。P.Viola,W.M. Wells III等在1997较早地将信息论中的交互信息用于图像的配准操作。Thevenaz and Unser等尝试了各种途径来解决多种交互信息在图像配准应用中遇到的技术问题口。由此，他们也成功地提出了利用Parzen窗来计算交互信息。交互信息能够有效地实现多模态图像间的图像配准。

在国内，图像配准技术起步相对较晚，但后来获得了很大的发展。李智等提出了基于轮廓相似性测度的图像配准方法，它适用于轮廓特征比较丰富的图像的配准。郭海涛提出了一种将遗传算法用于图像配准的算法。王小睿等提出并实现了一种自动图像配准方法，用于图像的高精度配准，但实际上它是一种使用互相关函数作为相似性测度的半自动的图像配准方法;熊兴华等提出了将遗传算法和最小二乘法结合用于图像的子像素级配准。

由此可见，针对图像配准技术的研究发展迅速且已硕果累累。目前，图像配准算法已基本成熟。但随着对图像配准精度的提高，整数像元的图像配准算法己经不能满足一些领域的需求，例如:高精度的三维重建、遥感图像等，这些领域对图像配准的精度要求达到亚像素级，因此亚像素图像配准算法越来越受到了国内外研究者的关注。

Tianamp;Huhns最早提出了通过内插的方式达到亚像素级别的配准，其方法主要通过对图像以一定倍率重采样后得到新的高分辨率的图像，然后在进行配准;Keren等人提出了利用一阶泰勒展开的思想在空域中进行图像配准，Guizar-Sicairos等人提出的只对相关函数最大值附近的点进行放大，这样大大节省了内存开销，从而可以达到更高的测量精度;Vandewalle提出的通过计算相位差的斜率获得偏移量，是一种基于频域的图像配准方法，考虑到信号的低频部分的信噪比最高又存在混叠，因此，Vandewalle提出的算法充分的利用了图像的低频信息进行运算得出算法的偏移量;Foroosh等人提出了通过空域求解的相位相关扩展的方法进行亚像素的配准。

目前，亚像素图像配准算法主要分为3类：插值方法、扩展相位相关方法和最优化方法。其中，插值方法采用插值技术对图像和模板进行插值重采样，在采样后的图像上进行各种像素级的配准来获得亚像素级精度，这种算法计算量大，需要大量的存储空间，且性能依赖于内插算法的质量。扩展相位相关方法主要是基于频域相位相关和多抽样率的信号处理理论，将相位相关扩展到亚像素级精度，通常计算模板图像和待配准图像在频域的互相关谱,对其进行上采样 ,定位其峰值后逆变换可得到亚像素级平移配准参数 。由于Fourier变换具有良好的时频特性, 图像在频域上的相位相关特征较好地体现了在空域上的平移 、旋转和缩放变换, 但必须在较高信噪比下才能取得较高的配准精度，如果图像噪声较大，将很难获得稳定的归一化功率谱傅里叶逆变换的多个邻近脉冲峰值。解最优化问题法最为灵活，可支持各种变换模型，配准精度也非常高，但计算量非常大，计算速度慢，且收敛概率和寻找到全局最优解的概率需要提高。

可以看出，经过国内外学者多年的不断研究探索，图像配准技术迅速发展，不论是在国内还是在国外，图像配准技术都产生了一系列的方法，取得了有效的成果，在像素级图像配准的研究成果基础上，亚像素级的图像配准技术也越来越成熟。从最初的遥感领域起到现在的模式识别，计算机视觉等领域，图像配准都发挥着不可代替的作用。但是没有通用的算法，所有的算法都有各自优缺点，它们对于算法的精度和速度上还没有达到较好的折中，因此改进当前图像配准算法，使之能够准确地完成高光谱干涉图像的配准任务，这就是本课题研究的目的所在。

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