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一、图像配准技术的起源及背景
图像配准（image registration）是指同一目标的两幅或者两幅以上的图像在空间上的对准，是把一幅图像中的点映射到另一幅图像中对应点的最佳变换。图像配准最早在美国七十年代从事的飞行器辅助导航系统、武器投射系统的末制导以及寻的等应用研究中提出，并且得到军方的大力支持与赞助。随着图像采集设备的惊人发展，由于不同方式获取的大量图像之间，即具有互补性，又存在极大的冗余性，为了解决如何从这些多源数据中有效地提取有用的、质量更高的信息的技术问题，为人为决策或人工智能系统提供依据，图像配准技术已经成为近年研究的热点问题。通过对图像的精确配准，将能更好地进行图像信息融合、目标定位、变化检测、高分辨率图像的重建等后续工作。
目前国内外研究图像配准技术比较多的领域有：机器视觉、遥感图像处理、数字地图定位和医学图像处理领域。侧重研究的方面主要有：图像融合、地景和地图的匹配、复杂场景下的小目标运动跟踪检测、飞机和导弹的导航及目标定位、基于模板匹配的图像识别等。
二、图像配准技术的关键技术
虽然图像配准技术发展很快，新的图像配准算法不断涌现，但是总的来说，图像配准的方法可以分为三类：基于区域的配准方法、基于特征的配准方法和基于模型的配准方法，如图1所示。下面对三类方法中典型和常用的图像配准方法进行了重点分析和介绍。
2.1基于区域的配准方法
基于区域的配准方法一般根据配准图像的相关函数、Fourier变换等关系式来计算配准参数。其中最典型的方法是基于灰度信息和基于傅氏变换的图像匹配方法。
2.2基于特征的图像配准方法
基于特征的配准方法主要是采用各种算法提取基准图像和实时图像的特征，如边缘、角点、曲率、不变矩等，然后对提取的特征进行描述从而使其可以按照某种相似性测度进行匹配。在无法对图像变形原因简单建模的情况下，经常都采用这类方法进行配准。例如对从不同视角对一个有地形起伏的场景拍摄的多幅图像进行配准，通常无法知道地形起伏的准确描述图，这时就可以在两幅图像中寻找一些易于辨识的对应点作为参考位置，进行图像配准。这类方法一般包含3个阶段：
①计算并提取图像的特征集；
②将这些特征作为控制结构，寻找两幅图像间控制结构的映射关系；
③建立控制结构间的空间域的几何变换，通常利用最小二乘原则建立一个二维多项式函数来对几何变换进行拟合。
按用到的图像特征的不同来分类，可以分为基于点、基于矩(Moment-based)、基于边缘、基于相似性判据最优化的方法等。
2.3基于模型的图像配准方法
基于模型的配准方法是根据图像失真的数学模型来对图像进行非线性校正式的配准，多用于医学图像。而在医学应用中最常见的就是基于弹性模型的配准方法。
当图像局部发生变形，往往不能通过简单的集合变换模型来描述时，就需要采用弹性模型的方法进行配准。这种方法是将配准图像间的变形建模成一个弹性模型，把图像或图像中感兴趣的目标看成是一个弹性实体，进行拉伸，弯曲等变异处理，然后利用弹性的搜索策略来匹配两幅图像。这种方法的早期思想包括Widros(1973)提出的“Rubber-Mask”(橡皮面具)技术，它是模板匹配技术的延伸，用于解决局部变形问题，最初应用于心电图，染色体图像分析等医学领域。1981年 Burr 将这个技术分为扩展、分层结构、写成三个步骤，并应用到手写文字、脸部图像分析等方面。
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2.4 总结
总的来说，以上讨论的方法各有特点。最早提出的相关法和其他基于信号统计的方法通常只应用于有明确几何变形模型的图像间的配准，而且几何变形的参数一般是一个小量，这样才有较好的配准精度和较小的搜索空间，这类方法的主要缺陷是要求图像灰度有较大的相似性，不适合多传感器图像匹配，而且对噪声非常敏感。相比之下，Fourier 方法一定程度上能够处理有噪声图像的配准，而且硬件实现比较方便，随着越来越多改进技术的出现，其方法越来越完善。以上两类配准算法都可以达到较高的精度。但是对于一些图像变形很难有一个具体模型描述的情况，通常需要用到点映射等基于特征的配准方法。若可以找到控制点的准确对应关系，可用扩展的、不带反馈的点映射方法，否则用带反馈的点映射方法。基于特征点的方法，其关键在于图像特征点之间对应关系的建立。点对之间对应的正确与否直接关系着配准结果的好坏。如果难以抽取图像的具体特征，就要用基于弹性模型的配准方法。
三、重点企业与技术发展方向分析
当前图像配准技术处在快速并趋向成熟的发展阶段，且国内外的重点企业或高校引领着本领域的技术发展，大量研究主要集中在遥感图像、医学诊断、机器视觉、模式识别等领域，而重点企业的研究方向与技术领域分布有着直接对应的关联，技术最终都会落实到具体应用。所以，对国内外研究图像配准技术的重点企业和相关应用的领域应引起足够的关注，站在本领域技术人员的角度上，应对其技术水平和特点有足够的了解，对其发展和科研方向保持一定的敏感度。下面主要从比较有代表性的企业进行分析，因为它们是行业的标杆，代表了技术发展的最前沿，这样就可以确定出图像配准技术的主要发展路线。
3.1 西安电子科技大学
通过对西安电子科技大学的追踪可以发现，其图像配准技术领域的研究主要以王桂婷和焦李成团队为代表人物，该团队从2009年开始，专注于“遥感图像的变化检测方法”的研究，其中配准的精确度直接影响到后续结果的准确性，其中就涉及到了配准技术的研究。
3.2 皇家飞利浦电子股份有限公司
荷兰皇家飞利浦是世界上最大的电子公司之一，在医疗诊断影像处于世界领先地位，通过研发上的大量投入带来了众多突破性的发明创造，使其医疗显像（X光/MRI和超声图像）领域拥有重要的专利地位。主要产品有：256-排Brilliance iCT机、综合介入手术室、周边环境体验核磁共振和CT系统等。
3.3佳能株式会社
佳能株式会社是全球领先的生产影像与信息产品的日本综合企业，主要产品包括电子机器、光学仪器、医疗器材和半导体生产设备等。佳能的事业以光学技术为核心，其产业以影像系统产品为基础向周围扩展，并一直致力于生产世界一流的相机。而用于相机校准的图像配准技术在佳能公司发展的历程中不断被研究和更新，使得该项技术在机器视觉领域得到了长足的发展。
机器视觉领域的图像配准：图像配准技术也是仿生智能机器人技术的重要组成部分,在构造机器人立体视觉方面的应用尤其突出。根据仿生机器人的双目(两个视频采集器)采集的图像，利用图像配准技术来找出两幅图像之间的视角差距，就可以构造出一个立体场景。同时也可以用在图像拼接等方面。
四、总结
通过上文的分析可以得出结论，图像配准技术正在朝着医疗诊断、遥感图像和机器视觉等方向发展，国外公司已经在该技术方面开展了长足的研究，并不断有新的发明专利推出，随着国内图像配准技术的进步，各个应用领域也将不断细化，应用将会越来越广，图像配准技术必然会受到越来越多的重视，这也要求本领域技术人员必须跟紧技术发展的脚步。
参考文献
[1] 宋智礼.图像配准技术及其应用的研究[D].上海：复旦大学. 2010.
[2]余先川,吕中华,胡丹.遥感图像配准技术综述[J].北京师范大学光学精密工程. 2013. 21(11):2960-2972.
[3]申艳平.医学图像配准技术[J].中国医学物理学杂志. 2013. 30(1): 3885- 3889.
论文作者:罗信
论文发表刊物:《基层建设》2017年第8期
论文发表时间:2017/7/14
标签：图像论文; 方法论文; 技术论文; 领域论文; 特征论文; 模型论文; 遥感论文; 《基层建设》2017年第8期论文;