基于多目标进化算法的图像配准方法-(5682)

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3、幅或者多幅图像进行叠加对准的过程。图像配准技术已经被广泛地用于图像变化检测、图像拼接、医学领域以及模式识别领域。文中首先对图像配准的理论知识进行了详细的介绍，包括图像配准的定义、图像配准的基本框架和常见的重采样方法，在空间几何变换中对于常见的刚体变换、仿射变换、非线性变换、投影变换等做了详细的叙述。图像配准的基本框架是理解图像配准技术的一个重点，因此本文从特征空间、搜索空间、相似性度量和优化策略四个方面对其进行了分析。常见的图像配准方法有基于特征的图像配准方法，基于灰度的图像配准方法以及基于变换域的图像配准方法。基于特

4、征的图像配准方法仅仅利用从图像中提取出的一部分点或者线，使用的信息较少，因此配准的速度一般较快，且配准的精度较高。同时，对于经典的Harris角点检测算法、尺度不变仿射变换（SIFT）算法和SUSAN角点检测算法进行了比较。基于灰度信息的图像配准方法利用图像灰度的统计信息来构造图像之间的相似性度量，通过优化策略来寻找使相似性度量达到最大值的变换参数，从而配准图像，这种方法对噪声的鲁棒性比较强，并且不需要对图像做任何模型的假设，因此也被广泛应用。本文将基于灰度信息的图像配准方法和基于特征的图像配准方法进行了结合，构造出了

5、空间信息函数和互信息目标函数，相位一致提取特征因其对光照具有不变性且处理速度较快，因此本方法中将相位一致性作为特征提取的方法。之后利用基于分解的多目标进化算法同时对这两个目标函数进行优化，最后在得到的Pareto前沿面上选点来进行图像配准。另一个方法是利用特征点的几何关系构造了角度度量标准、距离度量标准和点匹配度量标准，将相位一致提取特征和多目标遗传算法进行结合来进行图像的配准，在实验的过程中会对种群中的每一个解做一个评级，每个评级的解分别进行交叉、变异等操作来产生新的解，实验结果证明了这种方法的有效性和可行性。关键词

6、：图像配准，特征提取，相位一致，多目标算法I万方数据西安电子科技大学硕士学位论文II万方数据ABSTRACTABSTRACTImageregistrationisavitaltaskinimageprocessing,itistheprocessofgeometricallyaligningtwoormoreimages,whicharetakenatdifferenttimes,fromdifferentviewpointsorbydifferentsensorsofthesamescene.Imageregistr

7、ationhasbeenwidelyusedinimagechangedetection,imagemosaicking,medicalimageprocessingandpatternrecognition.Firstly,weintroducethetheoreticalknowledgeaboutimageregistration,includethedefinitionofimageregistration,thebasicprocessofimageregistrationandimageresampling

8、methods.Nextisthedetailedintroductionofrigidbodytransformation,affinetransformation,nonlineartransformationandprojecttransformation.Thebasicframeworkisvitalfortheunde