图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，就是找到1幅图像像素到另1幅图像像素间的空间映射关系它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
图像之间的空间关系可以表示为刚性（rigid，如平移和旋转），仿射（affine，如剪切），单应性（homographies）或复杂的大变形模型（complex large deformations models）。
一.基于特征的方法
基于特征的图像配准的步骤如下：
1. 特征检测
检测参考图像和感知图像中独特的对象（封闭边界区域、边缘、轮廓、线交叉点、角等）。每个关键点由描述符表示，关键点基本特征的特征向量。描述符应该对图像变换（定位，缩放，亮度等）具有鲁棒性。常用的检测算法如下：
•SIFT：Scale-invariant feature transform不能免费用于商业用途。SIFT特征描述符对于均匀缩放，方向，亮度变化和对仿射失真不变的部分不会发生变化。
•SURF：Speeded Up Robust Features，受SIFT启发的探测器和描述符。非常快。同样是有专利的。
•ORB：Oriented FAST and Rotated BRIEF）是1种快速的二进制描述符，基于 FAST（Features from Accelerated Segment Test）关键点检测和 BRIEF（Binary robust independent elementary features）描述符的组合。它具有旋转不变性和对噪声的鲁棒性。
2. 特征匹配
建立参考图像和感知图像中的特征之间的相关性。匹配方法是基于图片的内容或控制点集的符号描述。
3. 估计变换模型
计算映射函数的参数和种类，将检测到的图片与参考图像对齐。映射函数如单应性变换（Homographies）。
4. 图像变换
使用映射函数（如Homographies矩阵）改变检测到的图像。
5.算法代码实例(Python)
python
import random
import math
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
import numpy as np
# 设置1个至少20个匹配的条件
MinMatchNum = 20
# 读取照片
L = cv2.imread('1537-2024-08-05_15-26-37.png') # queryImage
R = cv2.imread('1537-2024-08-05_15-26-37.png') # trainImage
# 高斯滤波
L = cv2.GaussianBlur(L, (3, 3), 0)
R = cv2.GaussianBlur(R, (3, 3), 0)
# 创建sift检测器
sift = cv2.SIFT_create()
# 计算所有特征点的特征值kp和特征向量des
left_kp, left_des = sift.detectAndCompute(R, None)
righ_kp, righ_des = sift.detectAndCompute(L, None)
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(left_des, righ_des, k=2)
# 进行特征点匹配筛选
BetterChoose1 = []
for m, n in matches:
# 认为第1近的点小于第2近的点1倍以上是好的匹配BetterChoose1
if m.distance < 0.5 * n.distance:
BetterChoose1.append(m)
BetterChoose2 = np.expand_dims(BetterChoose1, 1)
match = cv2.drawMatchesKnn(L, left_kp, R, righ_kp, BetterChoose2[:30], None, flags=2)
print(len(BetterChoose1),MinMatchNum)
if len(BetterChoose1) > MinMatchNum:
# 获取关键点的坐标
src_pts = np.float32([left_kp[m.queryIdx].pt for m in BetterChoose1]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([righ_kp[m.trainIdx].pt for m in BetterChoose1]).reshape(-1, 1, 2)
print('src_pts:',src_pts,src_pts.shape)
print('dst_pts:',dst_pts,dst_pts.shape)
# 调用RANSAC方法得到解H
H, modle = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
wrap = cv2.warpPerspective(R, H, (R.shape[1] + R.shape[1], R.shape[0] + R.shape[0]))
wrap[0:R.shape[0], 0:R.shape[1]] = L
# 得到新的位置
rows, cols = np.where(wrap[:, :, 0] != 0)
min_row, max_row = min(rows), max(rows) + 1
min_col, max_col = min(cols), max(cols) + 1
# 去除黑色无用部分
LeftAndRight = wrap[min_row:max_row, min_col:max_col, :]
# 将图片结果进行显示
scal = 0.7
cv2.imshow('connect', cv2.resize(match, (0, 0), fx=scal, fy=scal, interpolation=cv2.INTER_NEAREST))
cv2.imshow('LeftAndRight', cv2.resize(LeftAndRight, (0, 0), fx=scal, fy=scal, interpolation=cv2.INTER_NEAREST))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()二.深度学习方法
深度学习在图像配准方面的应用表现为特征提取和Homography学习2个方面。
1.特征提取
将深度网络应用于特征提取的步骤，而不是使用SIFT或类似算法。
使用预训练的VGG网络层来生成1个特征描述符，同时保留卷积信息和局部特征。描述符的性能优于类似SIFT的探测器，特别是在SIFT包含许多异常值或无法匹配足够数量特征点的情况下。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8404075
代码链接：https://github.com/yzhq97/cnn-registration
2.Homography学习
利用神经网络直接学习几何变换对齐2幅图像，而不仅仅局限于特征提取。
2016 年的CVPR上，Daniel DeTone等人提出了1种叫作HomographyNet的基于深度学习的无监督单应性变换网络。
网络产生8个数值作为输出。以监督的方式进行训练，并计算输出和真实单应性之间的欧几里德损失。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1606.03798
代码链接：https://github.com/breadcake/Deep-homography-estimation-pytorch