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基于SIFT与小波变换的图像配准融合方法研究
摘要：
图像配准及融合是计算机视觉领域中的重要问题，在很多应用中都具有重要的意义。本文提出了一种基于SIFT与小波变换的图像配准融合方法。首先使用SIFT算法提取图像关键点，然后通过匹配关键点找到两幅图像之间的对应关系。接着利用小波变换对匹配后的图像进行融合处理，最终得到融合后的图像。实验结果表明，本文所提出的方法在图像配准及融合方面具有较好的效果。
总体结论：
本文提出了一种基于SIFT与小波变换的图像配准融合方法，通过对图像进行关键点提取和匹配，实现了图像的配准，然后利用小波变换对匹配后的图像进行融合处理，在获得较高质量的融合图像的同时，对不同来源的图像进行了有效的信息提取。实验结果表明，本文所提出的方法在图像配准及融合方面具有较好的效果。
正文：
1.引言
图像配准及融合是计算机视觉领域中的重要问题，在很多应用中都具有重要的意义。例如，在卫星图像、医学图像处理、图像全景拼接等领域，图像配准及融合是必须处理的问题。随着科学技术的不断发展，现代计算机视觉处理技术也变得越来越成熟，大量的图像配准及融合算法被提出。其中，SIFT和小波变换是两种常用的图像处理算法。SIFT是一种特征点描述算法，通过分析图像局部特征点，可以对不同图像之间的相似度进行比较。而小波变换则是一种常用的图像信号处理方法，可以将信号分解成一系列不同尺度和频率的小波系数。
本文的目的是在SIFT与小波变换的基础上，提出一种有效的图像配准融合方法。本文的研究内容主要包括以下几个方面：首先使用SIFT算法提取图像关键点，然后通过匹配关键点找到两幅图像之间的对应关系。接着，利用小波变换对匹配后的图像进行融合处理，最终得到融合后的图像。
2.基于SIFT的图像配准
SIFT是一种基于局部特征的图像处理算法，其中，图像关键点是SIFT算法中最为重要的部分。关键点是指图像中对于尺度空间稳定性及几何形状感知不敏感的极值点，即对图像内容变化具有局部不变性的点。关键点提取算法是SIFT算法中的核心部分，其一般由以下四个步骤组成：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向确定、关键点描述子。本文主要使用SIFT算法中的前三个步骤，即关键点提取、关键点定位及关键点方向确定。
关键点提取：首先，SIFT算法在不同尺度空间下对图像进行高斯模糊，然后通过差分算法得到尺度空间变化的差分金字塔。接着在金字塔中寻找极值点，极值点即为s(x,y,σ)在其3×3×3邻域内的最大值或最小值。
关键点定位：对于每一个极值点，SIFT算法需要精确定位其位置、尺度和方向。其中，位置的确定通过对高斯空间进行亚像素插值得到；尺度的确定由尺度空间方差σ决定；方向的确定采用梯度直方图统计的方法，即统计极值点所在局部区域内的梯度方向分布情况，并选取其中峰值作为该关键点的主方向。
关键点匹配：通过找出两幅图片中的关键点之间的对应关系，实现图像的配准。其中，关键点匹配算法主要分为以下两个步骤：
1）特征向量提取：对于每一个关键点，SIFT算法可以得到一个128维的描述子向量。其描述了该关键点周围的梯度信息，具有较好的不变性和判别性。
2）特征向量匹配：将两张图片中的关键点的特征向量进行匹配，一般采用最近邻匹配（NearestNeighbor，NN）算法，即对于第一个关键点的特征向量，在第二幅图片中寻找最近的关键点，然后根据最近邻的距离信息，进行阈值判决，从而确定关键点匹配结果。
3.基于小波变换的图像融合
小波变换是一种具有多尺度分析功能的信号处理技术，它将信号分解成一系列不同尺度和频率的小波系数，从而可以对信号进行更加准确的分析和处理。在图像处理领域，小波变换被广泛应用于图像去噪、图像压缩、图像恢复等方面。
图像融合是将两个或多个图像进行融合，得到新的图像。常用的图像融合方法有基于像素值的加权和方法、基于小波变换的方法、基于多分辨率分析的方法等。其中，基于小波变换的图像融合方法是一种高效、准确的图像融合方法。其主要步骤如下：
1）对要融合的两幅图像进行小波变换：将两张需要融合的图像经过小波变换后得到多个分解系数。
2）基于分解系数的加权平均：对于每个分解系数，利用加权平均法将其进行加权平均处理。权值一般根据分解系数的大小确定。
3）小波逆变换：将加权平均后的系数进行小波逆变换，得到融合后的图像。
4.实验结果
为了验证本文所提出的图像配准融合方法的有效性，本文进行了一系列实验。在实验中，我们使用了两张旅游图片进行配准融合处理，如图1所示。
（图1两张待融合的旅游图片）
在进行图像配准之后，我们将两张图片的分解系数进行加权平均处理，并进行小波逆变换，得到了融合后的图像，如图2所示。
（图2配准融合后的旅游图片）
从图2中可以看出，本文所提出的图像配准融合方法在图像配准及融合方