数字图像处理-图像配准(2)-非刚体配准算法

# 1. 引言

## 1.1 数字图像处理概述

数字图像处理是利用计算机技术对图像进行分析、处理和改变的一门学科。它涉及到图像获取、图像增强、图像压缩、图像分割、图像配准等多个方面。在数字图像处理中，图像配准是一项重要的任务，它可以将多幅图像对齐到同一坐标系下，并将它们进行比较、分析和融合。

## 1.2 图像配准的重要性及应用领域

图像配准在很多领域中都有重要的应用价值。它可以用来匹配不同时间点或不同角度下的同一场景图像，从而实现图像的时空一致性。在医学影像中，图像配准可以将多幅不同模态或不同患者的影像进行对齐，以便进行疾病诊断和治疗规划。在遥感图像中，图像配准可以实现多幅图像的融合，提供更高分辨率、更全面的信息。在计算机视觉中，图像配准是其他任务（如目标检测、目标跟踪等）的前置步骤，能够提高后续任务的准确性和鲁棒性。

图像配准的目标是找到一个变换函数，将两幅或多幅图像进行对齐。对于刚体配准来说，变换是由旋转、平移和缩放组成的，而非刚体配准则允许变换包括弯曲、扭曲等更加自由的形式。非刚体配准由于考虑了更多的变形模型，因此在图像匹配的精度和鲁棒性方面表现更好。在本文中，我们将重点介绍非刚体配准算法的基础知识及其算法综述。

# 2. 图像配准基础知识

图像配准是利用数字图像处理技术，将多幅图像精确地对齐在同一坐标系下的过程。对于同一场景的不同图像，经过配准处理后可以实现更准确的图像叠加、特征提取和信息融合。在图像处理、医学影像、遥感和计算机视觉等领域都有着重要的应用。

### 2.1 刚体配准算法回顾

刚体配准算法是一种将图像进行平移、旋转、缩放等刚体变换以实现图像对齐的配准方法。常见的刚体配准算法包括最小均方误差配准算法、特征点匹配配准算法等。这些算法在医学影像的手术导航、遥感图像的变化检测等领域得到了广泛的应用。

### 2.2 非刚体配准的概念与挑战

与刚体配准不同，非刚体配准考虑到图像在变换过程中可能发生弯曲、扭曲等非刚性变换，因此在配准过程中需要更复杂的变换模型和算法。非刚体配准在医学影像的器官配准、遥感图像的地形变换分析等场景中具有重要意义。

### 2.3 非刚体配准的算法分类

非刚体配准的算法主要包括基于特征的配准算法、基于变形网格的配准算法和基于深度学习的配准算法。这些算法涵盖了从传统到现代的各种非刚体配准方法，为不同领域的应用提供了丰富的选择。

# 3. 非刚体配准算法综述

在图像配准中，非刚体配准算法用于解决由于目标在图像中存在形变或变形引起的配准问题。与刚体配准算法相比，非刚体配准算法更加复杂，因为它需要考虑目标的局部形变，并在保持全局一致性的同时进行变形。本章将综述一些常见的非刚体配准算法，包括基于特征的方法、基于变形网格的方法和基于深度学习的方法。

#### 3.1 基于特征的非刚体配准算法

基于特征的非刚体配准算法主要基于两个核心步骤：特征提取及匹配算法和非刚体变换模型。

##### 3.1.1 特征提取及匹配算法

特征提取是非刚体配准算法中的关键步骤，它寻找目标图像中具有区分度且具有稳定性的特征点或特征区域。常用的特征包括角点、边缘和斑点等。特征提取算法如SIFT、SURF和ORB等广泛应用于图像配准领域。

特征匹配是指将目标图像中的特征与参考图像中的特征进行匹配，以求得两幅图像之间的对应关系。常用的特征匹配算法有基于最近邻距离的方法和基于相似性度量的方法。最常见的特征匹配算法是RANSAC（Random Sample Consensus），它通过随机采样和模型拟合来估计最优