一种基于互信息与梯度的图像精确配准方法 (2012年)
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收稿日期 ：２０１２ － ０７ － ２１
基金项目 ：江西省自然科学基金资助项目（２０１０ＧＱＳ０１６６） ；江西省教育厅科技资助项目（ＧＪＪ１０１９１）
作者简介 ：刘君（１９８０ — ） ，男 ，副教授 ，博士 ．
引文格式 ：刘君 ，徐来明 ，左小女 ．一种基于互信息与梯度的图像精确配准方法［Ｊ］ ．南昌大学学报 ：工科版 ，２０１２ ，３４（４） ：
３９６ － ４００ ．
文章编号 ：１００６ － ０４５６（２０１２）０４ － ０３９６ － ０５
一 种 基 于 互 信 息 与 梯 度 的 图 像 精 确 配 准 方 法
刘君
１ ，２
，徐来明
１
，左小女
３
（１ ．南昌航空大学 信息工程学院 ，江西 南昌 ３３００６３ ；２ ．南昌大学 机电工程学院 ，江西 南昌 ３３００３１ ；
３ ．上饶师范学院 数学与计算机学院 ，江西 上饶 ３３４００１）
摘要 ：提出一种利用基于梯度加权的灰度归一化互信息相似性测度 ，并采用凹函数递减的权衡比重的粒子群
优化算法作为搜索策略的多模图像精确配准方法 。 传统的基于灰度互信息配准方法往往只考虑灰度相关性 ，忽略
或不当引入图像空间特征信息 ，配准容易陷入局部极值 ，从而出现误配 。 将灰度与梯度特征有效融合 ，即梯度加权
到灰度互信息中 ，同时考虑了 ２ 幅图像的灰度统计相关性和图像空间特征信息 ，提高了多模图像配准的精度与稳
定性 。 通过对遥感图像的拟配准与 ＭＲ － ＰＥＴ 医学图像的实际配准 ，证明了该方法效果良好 ，算法稳定 ，配准的准
确率和参数精度都得到明显的提高 。
关键词 ：互信息 ；图像配准 ；梯度特征 ；优化算法
中图分类号 ：ＴＰ３９１ 文献标志码 ：Ａ
Ａｎ Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｍｕｌｔｉ‐ｍｏｄｅ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ
Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔ‐ｗｅｉｇｈｔｅｄ
ＬＩＵ Ｊｕｎ
１ ，２
，ＸＵ Ｌａｉ‐ｍｉｎｇ
１
，ＺＵＯ Ｘｉａｏ‐ｎü
３
（１ ．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ，Ｎａｎｃｈａｎｇ Ｈａｎｇｋｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ，Ｎａｎｃｈａｎｇ ３３００６３ ，Ｃｈｉｎａ ；
２ ．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ，Ｎａｎｃｈａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ，Ｎａｎｃｈａｎｇ ３３００３１ ，Ｃｈｉｎａ ；
３ ．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ＆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ，Ｓｈａｎｇｒａｏ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ，Ｓｈａｎｇｒａｏ ３３４００１ ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎ ａｃｃｕｒａｔｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｍｕｌｔｉ‐ｍｏｄｅ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｒａｙ‐ｓｃａｌｅ
ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｓ ａ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ，ａｎｄ ｄｅ‐
ｃｒｅａｓｉｎｇ ｃｏｎｃａｖｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒａｄｅ‐ｏｆｆ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ （ＰＳＯ） ａｓ
ａ ｓｅａｒｃｈ ｓｔｒａｔｅｇｙ ．Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｒａｙ‐ｓｃａｌｅ ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆｔｅｎ ｃｏｎｓｉｄｅｒｓ ｏｎｌｙ
ｇ
ｒａｙｓｃａｌｅ ，ｉｇｎｏｒｉｎｇ ｏｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ ｉｍｐｒｏｐｅｒｌｙ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｉｍａｇｅ ｓｐａｃｅ ．Ａｓ ａ ｒｅｓｕｌｔ ，ｔｈｅ ｒｅｇｉｓ‐
ｔｒａｔｉｏｎ ｗａｓ ｅａｓｙ ｔｏ ｆａｌｌ ｉｎｔｏ ｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍａ ，ａｎｄ ｍｉｓｍａｔｃｈｅｓ ．Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｍｅｒｇｅｄ ｔｈｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ
ｗｅｉｇｈｔｅｄ‐ｔｏ‐
ｇ
ｒａｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ，ｔａｋｉｎｇ ｉｎｔｏ ａｃｃｏｕｎｔ ｔｈｅ ｇｒａｙ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｗｏ ｉｍ‐
ａｇｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｓｐａｔｉａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ，ｓｏ ａｓ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ‐ｍｏｄｅ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ
ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｎ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ ａｎｄ Ｍ ＲＩ‐ＰＥＴ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓ‐
ｔｒａｔｉｏｎ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ’ｓ ｇｏｏｄ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ：ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ ｓｔａｂｌｅ ａｎｄ ｈａｄ ａ ｈｉｇｈ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｐｒｅ‐
ｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ａｃｃｕｒａｃｙ ．
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ ：ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ；ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ；
ｇ
ｒａｄｉｅｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ ；ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
图像配准是从同一场景的不同图像中寻找一种
恰当的变换关系 。 这些图像通常是由不同的传感器
或者相同的传感器在不同时间或方位情况下获得 ，
配准过程就是寻找 ２ 幅图像的最佳数学变换关系 ，
使得 ２ 幅图像配准后能在空间上一一对应 ，有利于
不同图像之间有用信息的互补 ，融合后图像具有 ２
第 ３４ 卷第 ４ 期
２０１２ 年 １２ 月
南昌大学学报（工科版）
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｃｈａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）
Ｖｏｌ ．３４ Ｎｏ ．４ 墘
Ｄｅｃ ．２０１２
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