摘 要

图像配准是图像融合，目标识别，拼接和镶嵌等过程不可或缺的一步，在遥感数据分析、医学图像分析、计算机视觉等领域得到了广泛运用。经典的Harris角点算法可以很好地检测出图像中的角点，但Harris角点不具备尺度不变性。近些年来，SURF 算法以其快速性，尺度不变性，旋转不变性等优点受到了人们地广泛使用，但是使用SURF算法的过程中会存在特征点误匹配的现象，因此本文提出将SURF算法与MSAC算法结合，利用MSAC算法来剔除误匹配的特征点，进一步提高配准的准确率。

关键词：图像配准；Harris角点；SURF 算法；MSAC算法

Abstract

　　Image registration is an indispensable step in the process of image fusion, target recognition, splicing and mosaic, which has been widely used in remote sensing data analysis, medical image analysis, computer vision and other fields. The classic Harris corner algorithm can detect the corner in the image well, but Harris corner does not have scale invariance. In recent years, surf algorithm has been widely used for its fast, scale invariance, rotation invariance and other advantages. However, in the process of using surf algorithm, there will be the phenomenon of feature point mismatch. Therefore, this paper proposes to combine surf algorithm with MSAC algorithm, and use MSAC algorithm to eliminate the feature points of mismatch, so as to further improve the accuracy of registration.

Key words： Image registration；Harris corner；SURF algorithm；MSAC algorithm

目录

第1章 绪论 1

1.1背景及意义 1

1.2国内外的研究现状 2

第2章 图像配准的基本知识 3

2.1数字图像的表示 3

2.2 图像配准概述 3

2.3 图像配准的要素 4

2.4图像配准方法的分类 5

第3章 图像配准算法的介绍 7

3.1 Harris 算子的介绍 7

3.2 SUSAN 算子的介绍 7

3.3 SURF算法的介绍 9

3.4 MSAC算法的介绍 16

第4章 实验 16

第5章 总结与展望 21

参考文献 23

致谢 25

第1章 绪论

最近几年来深度学习技术的兴起，给计算机视觉领域提供了一个新的研究方向，促进了计算机视觉应用进一步的实现，深度学习这项技术虽然在计算机视觉领域的应用有很多优势，但是一些传统的图像处理技术与方法在实际应用中仍然发挥着很重要的作用。图像配准就是图像处理中一个很基础的技术，图像配准是在计算机视觉中发展较早的一项技术，对于该技术的研究已经取得了很多的研究成果，许多研究成果也成功应用在图像分类、目标识别、环境监测、图像拼接以及计算机视觉中的目标定位等领域^[1,2]，给人类生活带来了很大的方便。

随着新型遥感技术的兴起，无人机航拍技术渐渐被人们热衷，因为最近几年无人机技术发展迅速，无人机的价格越来越便宜也很容易获得，相比于卫星航拍和传统的载人机航拍，无人机航拍具有非常好的灵活性和实效性，所以越来越多的行业采用无人机来辅助实现作业，如获取城市实时地图信息，对人不可到达地区的巡查，森林资源和灾害监测等，以及有一些企业会利用航拍图像来展示自己公司的规模和实力^[3-7]。无人机航拍在军事上也有很多应用，比如一些小型无人机有较好的隐蔽性，可以代替侦察兵去侦查地形地貌，监视敌军动态等并向后方传递信息，因此对于航拍图像的图像处理也要进行大量的研究。

1.1背景及意义

所谓图像配准就是指应用一定的配准算法去寻找出多幅图像之间描述同一景物的配准结果。图像配准主要分为几个基本步骤:图像特征检测、图像特征提取和特征匹配。对于不同的图像信息，图像匹配还可以分为三大类：分别是基于像素值、变换域以及图像特征的图像匹配^[8]。

图像配准技术就是将两幅或多幅图像之间具有重叠的场景计算出来并实现匹配。航空图像技术的成本不高而且具有高效性、灵活性和使用方便等特点，被广泛应用于侦查敌情、监视军事战况和投弹等军事领域，同时也用于地图测绘、城市交通道路指挥与运营管理和灾害监测等很多日常生活领域^[9,10]。