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文檔簡介

圖像配準1.配準的方法分類1.1基于灰度信息的方法1.2基于變換域的方法1.3基于特征的方法1精選課件基于灰度信息的配準利用圖像本身具有的灰度統(tǒng)計信息來度量圖像的相似度，采用一定的搜索算法使相似度量最大的變換形式，到達配準圖像的目的?；バ畔⒌母拍钣糜诿枋鰞蓚€系統(tǒng)間的信息相關(guān)性，或者一個系統(tǒng)所包含的另一個系統(tǒng)中信息的多少，它可以用熵來表示。2精選課件互信息配準熵一個信源A輸出N個消息，其中n個不同的消息，第i個消息〔i=1,2,….n)重復(fù)那么為每個輸出消息的重復(fù)頻率，故可用概率替換，即，那么該信源的平均信息量即熵為：3精選課件互信息配準聯(lián)合熵聯(lián)合熵H(A,B)是檢測隨機變量A和B相關(guān)性的統(tǒng)計量。對于兩個隨機變量A、B,它們的概率分布分別為和，聯(lián)合分布為，那么它們的聯(lián)合熵為：4精選課件互信息配準互信息I(A；B)=H(A)+H(B)-H(A,B)=H(A)-H(A|B)=H(B)-H(B|A)H(A|B)為系統(tǒng)B時系統(tǒng)A的條件熵5精選課件互信息配準互信息的另一數(shù)學(xué)表達式

是圖像聯(lián)合灰度概率分布6精選課件互信息配準基于互信息的圖像配準就是尋找一個空間變換關(guān)系，使得經(jīng)過該變換后兩幅間的互信息到達最大。1.確定空間變換形式2.對變換后的非整數(shù)坐標上點進行灰度插值，計算兩幅圖像間的互信息3.通過優(yōu)化算法，使互信息到達最大值7精選課件互信息配準試驗測試1.仿射變換和雙線性插值，窮舉搜索試驗結(jié)果8精選課件互信息配準互信息配準下階段工作：1.測試仿射變換、PV插值和powell搜索最正確參數(shù)〔重要之處PV插值優(yōu)越于其它插值方法〕2.互信息和變換域相結(jié)合的方法9精選課件Matlab工具箱imageregistration(見MatlabHelp〕1.cp2tform包括linearconformal(線性正投影〕affine(仿射〕projective〔投影〕polyomial(多項式〕piecewise

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