基于Google地图小波变换与互信息图像配准算法研究

【摘要】本文采用小波变换与互信息算法及运用人工采样检查点对Google图像进行配准分析。可知，此算法适用于多数图像，且对于特征较少、低空间分辨率的图像，配准效果更佳。

【关键字】小波变换与互信息；人工采样；

Abstract：In this paper，Google image registration based on the wavelet transform and mutual information algorithm and manual sampling checkpoints.We can see that this algorithm is suitable for most images，and for fewer features，low spatial resolution images，the registration is the better.

Keywords： wavelet transform and mutual information；manual sampling；

0 引言

图像配准是信息处理中的重要一环，由于数据空间关系不同或几何畸变，以致存在不同的空间关系。

1 图像配准算法

本试验以Google图像为依据，分析10个控制点的军方误差RMSE值和匹配控制点的分布情况来衡量图像配准效果，公式如下：

其中M和N分别表示图像的行数和列数，RMSE越小，说明配准的精度越高。

1.1 基于小波变换与互信息图像配准算法

小波变换与互信息算法是小波变换对参考图像和配准图像作多层分解，利用互信息的方法寻找两图像间的空间变换关系，使变换后图像间的互信息达到最大，从而实现配准过程。

2分析

通过人工采样检查点，从局部对其效果进行分析。可知小波变换与互信息算法残差分布相对较平稳，因小波变换是从图像的全局特征进行互信息的计算，效果相对较好。

3结论

基于小波变换与互信息算法结合了小波变换和互信息的优势，能够适用于多数图像，且对于特征较少或低分辨率图像，配准效果更加显著、效率更高。因此，在图像分辨率一致的条件下，实用性最好。

参考文献

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