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同轴异场图片的图像配准算法研究
摘要：
图像配准是计算机视觉领域关键技术之一，其主要目的是将两幅或多幅不同的图像对齐。同轴异场是其中一种复杂的图像配准问题，由于其涉及到平移、旋转、缩放和畸变等多种变换，给配准算法的设计带来了很大的挑战。本文就同轴异场图片的图像配准算法进行研究和探讨，并将同轴异场图像配准问题分为局部配准和全局配准两个阶段进行解决。首先，我将介绍同轴异场及其特点，然后详细描述传统的配准算法和新的深度学习方法，并分析这些方法的优点和缺点。最后，在实验评估中，我们使用公共数据集来比较这些算法的性能。
关键词：同轴异场；图像配准；局部配准；全局配准；深度学习
Abstract:
Imageregistrationisoneofthekeytechnologiesinthefieldofcomputervision,whosemainpurposeistoaligntwoormoredifferentimages.Coaxialheterodyneisoneofthecompleximageregistrationproblems,whichinvolvesmultipletransformationssuchastranslation,rotation,scalinganddistortion,etc.,bringinggreatchallengestothedesignofregistrationalgorithms.Inthispaper,westudyanddiscusstheimageregistrationalgorithmofcoaxialheterodyneimages,anddividetheimageregistrationproblemofcoaxialheterodyneintotwostages:localregistrationandglobalregistration.First,Iwillintroducethecoaxialheterodyneanditscharacteristics,thendescribethetraditionalregistrationalgorithmsandnewdeeplearningmethodsindetail,andanalyzetheadvantagesanddisadvantagesofthesemethods.Finally,intheexperimentalevaluation,weusepublicdatasetstocomparetheperformanceofthesealgorithms.
Keywords:Coaxialheterodyne,Imageregistration,Localregistration,Globalregistration,Deeplearning
1.引言
随着计算机视觉领域的不断发展，图像配准技术的应用越来越广泛。在医学影像、地质勘探、机器人、卫星遥感等领域，图像配准技术可以帮助人们进行定量分析、物体识别和3D重建等工作。同轴异场是一种特殊的图像配准问题，因其较大的变换程度，传统的配准算法无法处理，而深度学习方法相较而言，更能应对这种问题，因为它能够自动地从大量数据中学习到特征，进行配准。本文将对同轴异场图片的图像配准算法进行研究和探讨，并评估传统算法和深度学习方法的性能。
2.同轴异场图像配准方法
2.1同轴异场特性
同轴异场是一个特殊的图像配准问题，通常发生在无人机遥感影像、航拍影像、医学图像等领域。同轴异场图像的特点是在某一方向上的缩放、旋转或平移以及图像畸变。同轴异场图像之间的配准是一个复杂的问题，需要处理不同的变换，包括平移、旋转、缩放和畸变。因此，在同轴异场配准中，需要应用多种技术来解决。
2.2传统的同轴异场图像配准算法
传统的同轴异场图像配准算法通常基于特定的图像特征，诸如边缘、角点和基于灰度等级直方图。最常用的方法之一是基于特征点匹配的方法。该方法将两幅图像的角点作为参考点进行匹配，从而确定其相对位置信息。该方法有效，但容易受到图像的畸变和噪声的干扰。另一种方法是基于图像的互相关函数的，通过计算两幅图像之间的相似性来评估它们之间的变换关系。这种方法通常被用于处理较小的位移和旋转，但不适用于较大的变换。其他传统的方法包括基于灰度和基于形态学的配准方法。所有这些方法都有其优点，但在同轴异场图像配准问题中很难取得成果。
2.3基于深度学习的同轴异场图像配准算法
深度学习算法在机器视觉和图像处理中的应用日益广泛。深度学习算法可以提取出图像的高级特征，并通过自适应训练来学习数据中的变换。对于同轴异场配准问题，深度学习方法可以通过卷积神经网络（CNN）来实现端到端的配准，而不需要附加特征提取器。该