理想的特征空间应满足：

(1)    特征提取简单快捷；

(2)    特征匹配运算量小；

(3)    特征数据量合适；

(4)    不受噪声、光照等影响；

(5)     对各种图像均能适用。

2.2.2 搜索空间

       搜索空间是指在配准过程中对图像进行变换的范围、方式。

        图像的变换范围包括：局部的、全局的、位移场的。局部变换指在图像的不同区域可以有不同的变换参数，常用的做法是在区域的关键点位置上进行参数变换，在其他位置上进行参数处理。全局变换指整幅图像的空间变换都可以用相同的参数表示。而位移场变换指对图像中的每个像素点单独进行参数变换，往往使用一个连续函数来实现优化、约束。

        图像的变换方式分为：非线性变换、线性变换。非线性变换通常使用多项式函数，比如二次、三次函数和薄板样条函数，有时也使用指数函数。而线性变换可分为仿射变换、投影变幻和刚体变换。

2.2.3 相似性度量

        相似性度量是用来衡量变换结果的优劣，对结果进行评估，为搜索策略的下一步动作提供依据。

         相似性度量与特征空间、搜索空间紧密相关，不同的特征空间通常对应不同的相似性度量；而相似性度量的值将直接决定配准变换的选择，以及判断在当前所取的变换模型下图像是否被正确匹配了。常用的相似性度量有互信息、归一化互信息、联合熵、相关性、梯度互相关等。文献综述

2.2.4 搜索策略

搜索策略的任务是找到最优的配准参数，以相似性度量的值作为判优依据。由于配准算法需要大量的运算，而常规的搜索在实践中无法接受，因此设计一个有效的搜索策略尤为重要。搜索策略直接关系到配准进程的快慢，而相似性度量及搜索空间也在一定程度上影响了搜索策略的性能。常用的方法有：抛物线法、三次插值法、黄金分割法、Brent法、Powell法等。

2.3 配准方法分类

2.3.1 按空间变换模型分类

两幅图像之间的空间几何变换函数可用空间变换模型进行描述，空间变换模型可分为：仿射变换、投影变换、刚体变换和非线性变换。如图1所示。在应用中非线性变换是比较理想的模型，但是其变换复杂、实现代价大，所以通常采用仿射变换模型实现空间几何变换。