顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法

摘要：

基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求.本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法.基于马尔科夫随机场(MRF)的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度.通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性.试验表明:本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性.在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素.

关键词：多模态影像、梯度信息、马尔科夫随机场、离散优化、非参数化配准

所属期刊栏目：47

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：The Special Scientific Research Fund of Land and Resource Public Welfare Profession of China No.201511009国土资源部公益性行业科研专项经费资助项目201511009

在线出版日期：2018-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：71-81