本文详细介绍了图像配准的常用方法，包括基于模板匹配、灰度信息、相位相关法和傅里叶-梅林变换、基于模型的配准以及基于特征的配准。讨论了各种方法的优缺点，例如模板匹配适用于固定模式，但对环境变化敏感；相位相关法结合傅里叶-梅林变换能处理旋转和缩放；特征匹配如SIFT和SURF则能提高适应性。最后提到了消除误匹配的RANSAC算法的重要性。
图像配准的常用方法
图像配准的方法大致分为三类，一类是基于灰度和模板的，这类方法直接采用相关运算等方式计算相关值来寻求最佳匹配位置，方法简单较为死板，一般效果不会太好。第二类是基于特征的匹配方法，如sift、surf点特征，或者向量特征等等，适应性较强。第三类是基于域变换的方法，采用相位相关(傅里叶-梅林变换)或者沃尔什变换、小波等方法，在新的域下进行配准。
1. 基于模板匹配的图像配准
板匹配时图像配准算法中简单而常见的算法。在模板匹配中对图像的配准有整幅图像进行的撇皮，也有局部图像和局部图像之间进行的匹配。在模板匹配过程中通常对模板进行平移，计算对应关系。一般情况下，采用模板和图像的相关运算计算相关值，相关值越大表示匹配越好。
模板匹配对形态固定的图案具有较好的效果，但是随着配准图像在数量级的扩大，计算复杂度会增加，实时性会增加，随着图像拍摄环境和成像条件的多变ÿ
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