基于最小二乘支持向量机的图像配准研究

本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像配准方法。在已知控制点匹配对的前提下,利用LS-SVM的回归特性估计变换模型,然后根据该模型进行重采样和变换,实现图像的配准。该方法的特点在于:在结构风险最小化(SRM)的原则下,最小化模型泛化误差的上界,而不是最小化控制点处的均方误差。实验结果表明了该方法去除图像几何形变的有效性,并且该方法可以自适应地校正由于控制点的定位精度不高而引起的误差,比传统表面样条方法的效果更好。