一、圖像配準概述

        圖像配準是疊加兩個或多個來自不同來源、在不同時間和角度拍攝的圖像的過程。圖像配準過程是一種自動或手動操作，它試圖發(fā)現(xiàn)兩張照片之間的匹配點并在空間上對齊它們以最小化所需的誤差，即兩幅圖像之間的統(tǒng)一鄰近度測量。醫(yī)學、遙感和計算機視覺都使用圖像配準。

        一旦在圖片之間建立了對應關系，通?？梢院唵蔚卣{節(jié)或處理對兩張或多張照片之間的聯(lián)系的研究。建立這種相關性的過程稱為圖像配準。         

        可以說，圖像配準是計算空間變換的過程，它將一組圖像與一個共同的觀察參考框架對齊，通常是一組圖像中的一個。配準是任何圖像分析或理解任務中必須組合不同數(shù)據(jù)源的關鍵步驟。

二、圖像配準的使用

        圖像配準可以通過兩種方式使用：

        Image to Image Registration：將兩張或多張圖片對齊以整合或融合表示相同對象的匹配像素。

        Image to Map Registration：在這一步中，輸入圖像被扭曲以匹配基礎圖像的地圖信息，同時保持其原始空間分辨率。

        在醫(yī)學和衛(wèi)星攝影中，它經(jīng)常用于對齊來自不同相機來源的圖片。圖像配準是數(shù)碼相機用來將附近的圖片對齊并鏈接成單個全景圖像的技術。

三、圖像配準的步驟

        每種圖像配準方法都必須經(jīng)過四個主要步驟才能進行圖像對齊。

        特征檢測：參考圖像和感知圖像中檢測顯著和獨特的對象（封閉邊界區(qū)域、邊緣、輪廓、線交叉點、角等）。

        特征匹配：它建立了參考圖像和感知圖像中的特征之間的相關性。匹配方法是基于圖片的內容或控制點集的符號描述。

        估計變換模型：計算所謂的映射函數(shù)的參數(shù)和種類，將檢測到的圖片與參考圖像對齊。

        圖像重采樣和變換：使用映射函數(shù)改變檢測到的圖像。

         圖像配準方法主要分為兩類：基于區(qū)域的方法和基于特征的方法。當照片中缺乏重要特征并且通過灰度/顏色而不是局部形式和結構給出區(qū)分信息時，優(yōu)選基于區(qū)域的方法。 

        當圖片強度提供更多的局部結構信息時，使用基于特征的匹配算法。在這些過程中使用由特征提取技術產(chǎn)生的圖像特征。但這兩種分類可以進一步分為各種方法。讓我們來看看這些分類。

1、基于像素的方法

        對于配準，在此過程中采用了互相關統(tǒng)計方法。它經(jīng)常用于模板匹配或模式識別，其中涉及查找圖像中模板或模式的位置和方向?；ハ嚓P是相似性或匹配度量的度量。

        例如，二維歸一化互相關函數(shù)評估模板（參考圖像）和圖像的每個平移的相似性，其中模板與圖像相比很小。 

        如果模板適合圖像，則互相關將達到峰值。由于該度量可能受局部圖像強度的影響，因此應調整互相關。

        相關方法的主要缺點是相似性度量最大值的平坦度（由于圖片的自相似性）和高處理復雜性。最大值可以通過預處理或通過應用邊緣或矢量相關來成功銳化。

2、點映射法

        在基于點的匹配算法中，灰度值不用于描述匹配的實體。它采用從特征提取算法/過程產(chǎn)生的圖片特征。 

        特征提取的根本目標是從輸入的原始數(shù)據(jù)中提取大量信息，過濾掉冗余信息，即過濾掉不再需要的信息。 

        選擇僅在兩張照片中檢測到并且更能容忍局部失真的特征。這些特征影響合適變換的計算。因此，必須發(fā)現(xiàn)大量特征才能執(zhí)行計算。 

        在檢測到每個圖像中的特征之后，它們必須被匹配。這是匹配兩張具有未知錯位的照片的最常用方法。 

        點匹配的控制點在此策略中至關重要。拐角、相交線、等高線上的局部最大曲率點、具有局部最大曲率的窗口中心以及封閉邊界區(qū)域的重心都是控制點的示例。 

        點映射方法分為三個階段，分別如下：

        可以計算的圖像特征。

        數(shù)據(jù)圖像的特征點。

        空間映射。

        基于特征的技術的缺點是窗口內容的特殊性。由于其非顯著性，包含缺乏關鍵信息的平滑區(qū)域的窗口很可能被錯誤地與參考圖片中的其他平滑區(qū)域匹配。 配準特征應優(yōu)選地在圖片的離散區(qū)域中被識別。

3、基于輪廓的圖像配準

        在該策略中，使用強大的統(tǒng)計特征來匹配圖片特征點。彩色圖片分割用于從圖像中提取感興趣的區(qū)域。

        為了產(chǎn)生圖像的輪廓，計算給定顏色集合的平均值。然后在分割過程中將圖像中的每個 RGB 像素分類為具有特定范圍內的顏色或不具有特定范圍內的顏色。此外，歐幾里得距離是確定相似度所必需的。 

        點的軌跡是一個半徑等于閾值的球體，位于球體內部或表面的每個點都滿足規(guī)定的顏色要求。通過用黑白對圖像中的這兩組點進行編碼，生成了一個二值分割圖像。 

        高斯濾波器用于消除分割過程后的噪聲。閾值模糊圖像，然后獲得圖像的輪廓。

        基于輪廓的圖像配準方法的準確性是不錯，但局限性是它很慢。

4、使用互信息的多模態(tài)圖像配準

        多光譜/多感官圖片的配準是一項艱巨的任務。一般來說，這樣的圖片具有不同的灰度屬性，基于區(qū)域相關性的基本方法不容易使用。 

        發(fā)現(xiàn)即使直方圖發(fā)生變化，圖像的熵也保持不變。即使在隨機打亂圖像的像素之后，圖像的熵也保持不變。自然照片的模糊性也較小。 

        在逼真的圖像中，像素的值很可能與它的某些相鄰像素的值非常接近。結果，這種依賴降低了整體熵。

        當圖片的分辨率較差或重疊區(qū)域較窄時，互信息會導致配準錯誤。

5、頻域圖像配準

        相關定理在此過程中很重要，因為傅里葉函數(shù)在頻譜的每個頻率處包含圖像的實部和虛部的兩個值。 

        通過計算函數(shù)的倒數(shù)，我們得到了一個脈沖函數(shù)，除了位移之外，它在任何地方都基本上為零，這是最佳配準兩張圖片所必需的。上述方法用于配準只有位移的圖片。

        應該強調的是，必須在頻域中使用某種類型的插值。

6、使用遺傳算法進行圖像配準

        遺傳算法(GA) 建立在進化的自然概念之上，這表明在不斷變化的環(huán)境條件下，多樣性有助于種群的生存。GA 是具有內在并行性的迭代方法。 

        他們以染色體的形式記錄了一組候選解，通常是二進制符號“0”和“1”?？梢噪S機選擇初始種群。 

        適合的候選者，定義為適應度值大于給定閾值的那些，將被選擇在下一代進行復制。使用稱為“交叉”的遺傳繁殖程序合并選定的候選人。交叉算子交換染色體片段以在下一代中創(chuàng)造出更適合的優(yōu)秀候選者。 

        在下一代，整個人口都被重新評估。重復該操作直到滿足終止要求。終止標準可能包括發(fā)現(xiàn)可接受的近似解、達到一定數(shù)量的代數(shù)或解收斂。 

        對于基于數(shù)字矢量地圖的衛(wèi)星圖像，使用遺傳算法的自動配準已被證明是特別有效和值得信賴的。

四、圖像配準的應用

        在醫(yī)學領域，多模式 MRI-MEG 聯(lián)合配準。在大腦成像的軸向視圖中，頂部的黃點表示解剖標記或基準點（解剖信息）。底部：粉紅色的點表示 MEG 傳感器的位置，而綠點表示頭皮腦電圖傳感器的位置。功能信息包含在這些 MEG 和 EEG 數(shù)據(jù)中，底部圖像描繪了共同配準的大腦圖像。

         在攝影領域，衛(wèi)星使用點映射方法進行圖像配準。

五、使用 OpenCV 進行圖像配準

        查看下面兩張圖片，使用opencv進行圖像配準。

import numpy as np
import imutils
import cv2
#from google.colab.patches import cv2_imshow
# 讀取圖像，并灰度化
img_align = cv2.imread("image-1.jpeg")
img_temp = cv2.imread("image.jpeg")
img1 = cv2.cvtColor(img_align, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2 = cv2.cvtColor(img_temp, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
height, width = img2.shape
# 獲取關鍵點和描述符，用于匹配模板文件
orb_detector = cv2.ORB_create(5000)
kp1, d1 = orb_detector.detectAndCompute(img1, None)
kp2, d2 = orb_detector.detectAndCompute(img2, None)
matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck = True)
matches = matcher.match(d1, d2)
#matches.sorted(key = lambda x: x.distance)
matches = matches[:int(len(matches)*0.9)]
no_of_matches = len(matches)
p1 = np.zeros((no_of_matches, 2))
p2 = np.zeros((no_of_matches, 2))
for i in range(len(matches)):
  p1[i, :] = kp1[matches[i].queryIdx].pt
  p2[i, :] = kp2[matches[i].trainIdx].pt
# 為結果圖像的驗證創(chuàng)建單應性
homography, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC)
# 配準圖像
transformed_img = cv2.warpPerspective(img_align, homography, (width, height))
matchedVis =cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches, None)
matchedVis = imutils.resize(matchedVis, width=1000)
cv2.imwrite('C:\\Users\\xiaomao\\Desktop\\123.jpg', matchedVis)
cv2.waitKey(0)

        配準結果參考圖像。從輸入圖像中選擇了總共 5000 個像素，這些像素要從生成輸出圖像的模板圖像中進行匹配。 

        圖像配準是集成、融合和評估來自眾多傳感器（來源）的數(shù)據(jù)的必要步驟。它在醫(yī)學科學、計算機視覺和遙感領域有著廣泛的應用。 

        具有復雜非線性失真的圖像配準、多模態(tài)配準和遮擋圖像的配準等有助于提高當前環(huán)境中最難任務的技術的魯棒性。 

        在本文中，我們了解了圖像配準的概念、圖像配準的不同方法以及使用 OpenCV 在 Python 中的實現(xiàn)。

六、相關參考

Opencv學習筆記 ORB特征提取及匹配_bashendixie5的博客-CSDN博客ORB特征是由Ethan Rublee等人發(fā)表在計算機視覺三大頂會之一的ICCV2011上。其所解決的問題是SIFT特征的高昂計算代價以及BRIEF特征本身具有的缺乏旋轉不變性、尺度不變性以及對噪聲敏感的弱點。所以作者基于FAST和BRIEF特征提出的二值特征（0,1串）在時間上比SIFT快100倍，比SURF快10倍，并且匹配效果也很好。ORB基本上是FAST關鍵點檢測器BRIEF描述符的融合，并進行了許多修改以增強性能。先使用FAST來找出關鍵點，后使用Harris角度測量來找出屬于特征點的前N個特征。https://skydance.blog.csdn.net/article/details/109143807

Opencv學習筆記 什么是模板匹配？_bashendixie5的博客-CSDN博客_opencv匹配算法模板匹配是數(shù)字圖像處理中的一種技術，用于在大圖像中查找與小模板圖像匹配的部分。它可以在制造中用作質量控制的一部分、移動機器人的導航方式或檢測圖像邊緣的方式。模板匹配塊在輸入圖像中找到模板的最佳匹配。該塊通過在感興趣區(qū)域或整個圖像上移動模板來計算匹配度量值，然后找到最佳匹配位置。https://skydance.blog.csdn.net/article/details/108333325