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一、图像配准的背景和意义数字图像处理起源于20世纪20年代第一幅数字照片的传输。
此后，由于医学和遥感等领域的应用，使图像处理技术逐步受到关注并得到相应的发展。
目前数字图像处理已成为计算机科学,信息科学，统计学，医学等领域学习和研究的对象。
它所涉及的技术包括图像增强，图像分割，图像配准，图像显示和虚拟现实等。
其中，图像配准是指将同一场景的不同图像对齐或进行广义的匹配，以消除存在的几何畸变。
对同一场景使用相同或不同的传感器（成像设备），在不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两个或多个图像一般都会有差异。
同一场景的多次成像的差别可以表现在：不同的分辨率、不同的灰度属性、不同的位置（平移和旋转）、不同的尺度、不同的非线性变形等等。
多种成像模式产生的图像（称之为多模态图像）会表现出不同的分辨率、不同的灰度属性等等差异。
图像配准的主要目的是消除几何上的差异，对于灰度信息的差异并不关心。
当然，正是因为图像畸变中的灰度差异的存在，给几何校正增加了难度。
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