基于像素分类的图像插值在图像配准中的应用

admin · 发表于 2022-5-21 17:11:35

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图像插值作为图像配准当中重采样步骤所应用的重要技术，会对最终配准图像的质量产生一些影响。另外，参考图像和待配准图像特征点的提取会对配准精度产生一定的影响。本文概述部分介绍了图像插值和图像配准的理论、方法、现状以及发展趋势。通过把图像插值技术分为传统插值、基于边缘的插值和基于区域的插值3类，文章介绍了图像插值各类技术的一般实现方法和典型算法，从原理上分析了各类算法的科学性；通过把于图像配准技术分为基于灰度的图像配准和基于特征的图像配准，文章介绍了图像配准的具体步骤以及各个步骤当中具体方法的特点。最后根据相关研究领域尚待解决的难点以及未来发展的趋势阐述了图像插值在图像配准技术当中的重要性。本文算法设计和实现部分首先设计了一种图像插值算法，它运用阈值方法把图像的像素分为同质区域和边界区域两类，对于同质区域内的像素点，算法运用拉格朗日插值算法进行图像插值，对于边界区域的像素点，由相邻相近原则，运用反距离加权插值算法进行图像插值，这种算法相比于整幅图像只运用拉格朗日插值算法取得了较好的插值结果。然后,又设计了一种图像配准算法，并把上述的插值算法应用到配准算法的重采样当中。最后，比较了SUSAN算法和Harris角点检测两种特征点提取算法的配准精度，对于不同的实验图像选取了配准精度较高的特征点提取算法。这种图像配准算法提高了配准结果的图像质量和配准精度。

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