低照度圖像配準算法研究.pdf

1、作為圖像處理的一個基本問題，圖像配準是指將不同時間、不同傳感器或不同視角條件下獲取的兩幀或多幀圖像進行對準的過程，其目的一般是為后續(xù)的圖像處理過程提供一個對目標更清晰的認識。圖像配準技術(shù)在很多領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用，如遙感圖像處理、醫(yī)學圖像處理、計算機視覺和模式識別等。而低照度圖像配準同樣也是圖像配準技術(shù)的一個典型應(yīng)用，有著廣闊的實用領(lǐng)域。然而，現(xiàn)有的圖像配準算法在處理低照度圖像時往往不能達到令人滿意的效果，致使很多在低光照場景下的圖像

2、處理應(yīng)用未能得到很好的發(fā)展。因此，研究低照度圖像配準算法，不僅有利于豐富和發(fā)展低照度環(huán)境下的圖像配準理論，而且還有助于開拓與發(fā)展圖像配準技術(shù)的應(yīng)用范圍，具有重要的理論意義和較高的應(yīng)用價值。
　　首先，本文在分析和總結(jié)傳統(tǒng)的基于灰度信息的配準算法與基于特征的配準算法的基礎(chǔ)之上，針對其各自的優(yōu)缺點，結(jié)合低照度圖像的自身特點，將基于灰度模板的配準算法融于基于特征的配準框架之中，提出了一種新的基于塊匹配的低照度圖像配準算法。該算法利用濾波

3、后圖像的分塊匹配結(jié)果獲取配準圖像之間的對應(yīng)關(guān)系，建立圖像變換模型，從而實現(xiàn)圖像配準。為了驗證該算法的有效性，本文將其在配準精度和處理時間兩個方面與已有算法進行了比較。仿真實驗表明，對于低照度圖像，所提出算法解決了傳統(tǒng)基于灰度信息的配準算法對復雜變換敏感的問題，并且在配準效率上優(yōu)于已有的基于特征的配準算法。
　　然后，為了進一步提高配準的精度，在上述算法的基礎(chǔ)之上，本文提出了一種新的結(jié)合特征點的塊匹配算法。在分析和研究基于 K AZ