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基于解析小波的平移鲁棒图像配准方法
摘要
图像配准是数字图像处理领域中的基本问题之一。本文基于解析小波的平移鲁棒方法，提出了一种新的图像配准算法。该方法在传统的小波变换基础上，利用了解析小波的多尺度特性，将小波分解的低频信息和高频信息分别处理，以获得更加鲁棒的配准结果。本文首先介绍了小波变换的基本原理，然后详细阐述了解析小波的多尺度分解方法及其在图像配准中的应用。最后通过实验验证，证明了该方法的可靠性和有效性。
关键词：解析小波；图像配准；小波变换；多尺度分解；鲁棒性
Abstract
Imageregistrationisoneofthefundamentalproblemsindigitalimageprocessing.Inthispaper,anewimageregistrationalgorithmbasedonthetranslation-robustmethodofanalyticalwaveletsisproposed.Basedonthetraditionalwavelettransform,thismethodusesthemulti-scalecharacteristicsofanalyticalwaveletstoprocessthelow-frequencyandhigh-frequencyinformationseparately,inordertoobtainmorerobustregistrationresults.Thispaperfirstintroducesthebasicprinciplesofwavelettransform,andthenelaboratesonthemulti-scaledecompositionmethodofanalyticalwaveletsanditsapplicationinimageregistration.Finally,thereliabilityandeffectivenessofthemethodareverifiedthroughexperiments.
Keywords:Analyticalwavelets,imageregistration,wavelettransform,multi-scaledecomposition,robustness
引言
随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术已经逐渐成为科学研究和工程应用中的重要环节。其中，图像配准是数字图像处理领域中的基本问题之一，其目的是通过对不同图像之间的变换关系进行分析和建模，实现图像之间的对应和匹配。在很多实际应用中，如医学影像学、遥感影像等领域，对准确的图像配准结果要求很高，因此图像配准技术一直是该领域中最为重要的研究方向之一。
传统的图像配准方法通常基于特征匹配、相似性度量等技术，将目标图像通过变换功能映射到参考图像上。然而传统配准方法在应对图像噪声、畸变、大规模位移等问题时往往表现不佳，导致配准结果不准确，提高框架复杂度，难以应用于实际场景中。因此，为了克服传统配准方法的不足，提高配准结果的鲁棒性和准确性，研究人员不断开发新的图像配准算法。
基于小波变换的图像配准方法是近年来较为成熟的一种非刚性配准方法。小波变换是一种多层次的分解和重构方法，能够将图像分解成一系列尺度空间和频谱空间上的小波系数。基于小波变换的图像处理方法的优势是能够考虑到图像的多尺度特征，并且适用于不同的噪声、畸变和缩放变换等情况。
然而，传统的小波变换在图像配准应用中，仅考虑了小波变换的低频分量，而忽略了高频分量。这种做法会导致匹配结果受到噪声和局部干扰等因素的干扰，无法获得准确的配准结果。因此，利用解析小波方法考虑高频分量的鲁棒方式，对图像配准具有较大的研究意义。
本文提出了一种基于解析小波的平移鲁棒图像配准方法。该方法利用解析小波的多尺度分解方法考虑了高频分量，同时通过局部窗口在空域上进行平移操作，增强了对噪声的鲁棒性。下面分别从小波变换基础、解析小波、多尺度分解以及实验验证等四个方面详细介绍该方法。
本文别的部分如下所述：
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