基于特征点的非刚性图像配准算法

摘要

针对非刚性点配准问题,主要是解决寻找对应关系的问题和求解空间弯曲变换.而对于数据退化严重,离群点和噪声增多的情况,现阶段还未见到有效的技术设计方案.这需要研究能在关注图像全局特征的同时也能关注图像的局部特征.在本文中,将配准问题视为概率问题,用高斯混合模型(GMM)来描述输入的特征点集.通过将寻找点对应关系问题转化为估计混合密度的问题,使得一个特征点集的高斯密度质心与另一个特征点集保持一致.并且利用局部特征和确定性退火的方法来保证本文的方法在遇到离群点和噪声的情况下也能正确地完成任务.对于求解空间变换,通过使用薄板样条平面的非刚性空间映射来对要求解的空间变换进行参数化.研究通过使用一些通用的数据集合和一些实际的数据集合来证明本文方法的普适性和鲁棒性,并且和目前已经发表的流行方法进行对比.