二维仿射变换下的图像配准：平移、旋转与缩放关键技术

本文主要探讨了二维仿射变换在图像配准中的关键应用，特别是针对平移、旋转和缩放等变换。作者以海军工程大学的研究背景，针对可见光和红外波段的图像处理问题，提出了基于仿射变换模型的图像配准方法。该方法的核心在于利用特征匹配技术，具体是通过边界作为特征来进行操作。研究人员通过计算边界之间的交叉相关性，找出对应边界点的位置关系，进而构建仿射变换模型。 在图像配准过程中，关键的步骤是自适应确定最佳的配准参数，包括缩放系数k、旋转角度θ以及水平和垂直偏移量Δx和Δy。这种最大相关原则确保了算法能够找到最合适的变换参数，从而实现图像的精确对齐。这种方法的优势在于其自动化程度高，无需人工干预，适用于多传感器环境下，如可见光与红外图像间的相互校准。 实验部分展示了实际应用中，采用仿射变换模型进行图像配准的效果，结果显示，该模型在处理平移、旋转和缩放问题上表现出高效且准确的特点。这表明，基于仿射变换的图像配准方法对于消除多源数据之间的几何差异，提高图像融合质量，有着重要的实践价值。 本文的关键词包括：图像配准、仿射变换、平移、旋转、缩放和多传感器融合。整体而言，本文提供了一种实用的图像处理技术，对于处理遥感图像或计算机视觉领域中的图像对齐任务具有重要的理论和实践指导意义。同时，它也强调了在不同波段图像间进行一致性和精度匹配的重要性，这对于后续的图像分析和应用（如目标识别、地理信息系统GIS等）具有深远影响。