图像配准灰度信息

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图像配准的主要途径包括三种：一种是基于灰度信息的方法；另一种是基于空间变换域的方法；第三种是基于图像特征的方法。

一、灰度信息法。

灰度信息法主要依据两幅图像之间的亮度特征相似性，在分析图像内部细节的基础上，通过特定计算机制寻找匹配点，并确定变换参数。该方法操作简便无需进行繁琐的处理步骤；其缺点在于计算规模较大难以直接纠正非线性变形。

基于灰度信息的方法主要有：互相关法；互信息法；序列相似度检测方法。

1、1 互相关法

互相关法用作衡量标准，在计算基于模板图像与搜索窗口之间的互相关值后用于评估匹配程度；当互相关值达到最大时对应的搜索窗口位置则决定了模板图像在待配准图像中的相应位置；这些位置常用于实现模板匹配与模式识别的任务。

定义基准图像I(x,y)，以及模板图像T(x,y)。通过使模板图像在基准图像内平移，并计算其与该区域内的相应部分之间的匹配程度。峰值所在位置即为此配准所需的最优偏移量。对于每一个位移点(i,j)，两者间的匹配程度为：

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