Image registration methods： A survey 论文翻译综述报告

《图像配准方法：一种调查》 图像配准是计算机视觉、遥感和医学成像等领域中的关键技术，它涉及将不同条件（时间、视角、传感器）下拍摄的同一场景图像进行几何对齐，以消除差异并提取综合信息。这一过程在图像融合、变化检测、超分辨率重建以及地理信息系统集成等多个应用中起着关键作用。 图像配准方法通常分为四个步骤： 1. **特征检测**：这是手动或自动识别图像中的显著特征，如边缘、轮廓、交点等。这些特征可以表示为控制点（CP），以便后续处理。 2. **特征匹配**：建立感测图像与参考图像之间特征的对应关系。这通常通过使用特征描述符、相似性度量和空间相关性来实现。 3. **转换模型估计**：确定一个映射函数来对齐感测图像和参考图像，这个函数的参数基于特征的相关性计算得出。 4. **图像重采样和转换**：利用映射函数将感测图像转换，并采用插值技术处理非整数坐标点的图像值，确保平滑过渡。 在特征检测方面，早期的方法依赖于专家手工选择对象，而随着自动化过程的发展，出现了两种主要的理解特征的方法：基于区域的方法和基于关键点的方法。基于区域的方法跳过了特征检测步骤，直接处理整个区域的匹配，而基于关键点的方法则强调局部显著点的检测和匹配。 在遥感领域，图像配准用于多光谱分类、环境监测、变化检测等任务；在医学成像中，结合CT和MRI数据可以获取更全面的患者信息，监测肿瘤生长，验证治疗效果等。此外，制图更新和计算机视觉中的目标定位、自动质量控制也离不开图像配准技术。 图像配准是图像分析的核心，它的准确性直接影响到各种应用的效果。随着技术的进步，未来图像配准方法将更加智能和高效，为各领域的信息提取提供更强大的支持。