基于变电站多模图像的自动集成配准方法

夏英杰，李金屏，陈 瑞

(1.济南大学信息科学与工程学院，济南250022;2.济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室，济南250022;3.中国兵器工业集团第53研究所仿真与信息中心，济南250032)

当前国内外有很多对于多模态图像配准技术的研究，在相关文献中也提出了很多配准方法。Woods在配准MRI－PET图像时提出了划分强度一致性(PIU)测度［1］，但是PIU测度没有考虑图像间像素灰度值之间的相关性;文献［2］对PIU测度进行了改进。Collignon等［3］和Viola等［4］分别独立地将互信息引入图像配准领域，该方法在医学图像处理方面引起了人们广泛的研究兴趣［5－6］，是目前使用最广泛的多模态图像配准方法之一。2003年，王东峰等［7］提出基于对齐度准则的配准方法，在多模态医学图像和遥感图像的配准方面引起了人们的关注［8－9］。对齐度方法无需定义特征点，可以解决灰度非线性相关、灰度直方图差异很大的两幅图像的配准。此外，还有其他的一些配准方法和测度，例如基于算术－几何均值距离的配准测度［10］、基于Cauchy－Schwarz距离的配准测度［11］等。但这些方法和测度大都是针对某种特定的应用而独立进行研究的，因此配准方法虽然较多，但却不成体系，没有绝对的评价标准，很难评价配准方法之间的优劣关系。文献［12］提出了一种基于动态可信度的集成配准方法，但主要是针对尺寸相同或接近相同的红外图像和相应的可见光图像。

本文在文献［12］方法的基础上，提出了一种新的多模态图像的自动集成配准方法。实验结果证明，该方法能实现不同尺寸的多模态图像的自动配准，且速度较快，准确性高，鲁棒性强。……