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    摘要图像配准是图像融合技术的基本环节,只有经过配准后的图像才能进行有效的融合。所谓图像配准就是对取于不同时间、不同传感器或不同视角的同一景物的两幅图像或是多幅图像进行匹配、叠加的过程。本文采用了互信息配准算法。
    互信息配准算法认为具有共同解剖结构的两幅图像达到最佳配准时，它们的重叠部分所对应像素灰度的互信息量达到最大值。图像像素灰度可以看作是随机变量，可用联合概率、边缘概率分布理论和信息熵理论来求两幅图像的互信息。对于插值，本论文所提出的汉明窗插值大大避免了局部极值。对于最大互信息的求解，本文所采用的改进Powell优化算法速度快、准确性高。5565
    最后对本文的工作进行了总结，并展望了进一步研究的方向。
    关键词 图像配准  互信息  汉明窗插值  powell算法
    毕业设计说明书（论文）外文摘要
    Title  Dual-spectral image registration technology research
    Abstract
    Image registration is the basic aspects of image fusion technology, and only after the registration of images to effective integration. The so-called image registration is to match the two images or multiple images of the same scene taken at different times, different sensors or different perspectives, the overlay process. In this paper, the mutual information registration algorithm.
    The mutual information registration algorithm that has a common anatomical structure of the two images to achieve the best with time, the overlap of mutual information reaches its maximum corresponding to the pixel gray. Image pixel gray can be seen as a random variable can be used joint probability Marginal probability distribution theory and information entropy theory to seek the mutual information of two images. For interpolation, the interpolation of this paper, we propose Hamming window greatly to avoid local minima. For solving the maximum mutual information, this improvement Powell optimization algorithm speed, high accuracy.
    Finally, the present work are summarized, and future direction for further research.
    Keywords Image registration   Mutual information   Han ming window   Interpolation algorithm Powell
    目 次
    1  绪论    5
    1.1  图像配准概念    5
    1.2 图像配准技术的研究背景和意义    5
    1.3 图像配准的国内外发展状况    6
    1.4 论文研究内容及结构    7
    2   图像配准概述    8
    2.1 图像配准的数学描述和变换模型    8
    2.2  图像配准的一般过程    11
    2.3 配准方法分类    13
    3  最大互信息配准法    15
    3.1 熵和联合熵    15
    3.2  互信息量    16
    3.3 归一化互信息    17
    3.4 互信息的计算    17
    3.5  优化算法    18
    3.6  插值技术    21
    3.7 局部极值问题的研究克服及新插值算法的提出    21
    3.8  本章小结    23
    4 实验仿真与结果    23
    4.1 最大互信息测度曲线    23
    4.2 配准结果    24
    4.3 本章小结    24
    致 谢    26
    参 考 文 献    26
    1  绪论
    1.1  图像配准概念
        图像配准是图像分析和处理的基本任务，在图像处理、计算机视觉、模式识别等领域，都有广泛的应用。在现实生活和科学研究中，常常需要对某一特定场景，用不同传感器在不同时间、不同的条件下进行成像。为了综合利用所获得的图片信息，对场景进行深入分析，图像配准就是基本的一步。
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