摘要： 图像配准算法一般可分为: 一、基于图像灰度统计特性配准算法；二、基于图像特征配准算法；三、基于图像理解的配准算法。其中，算法类型二最普遍，基于特征的图像配准算法的核心步骤为：1.特征提取、2.特征匹配、3.模型参数估计、4.图像变换和灰度插值（重采样）。图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型、配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式。1）空间变换模型，是指的这两幅要配准的图像之间的映射模型，比如只有旋转、平移这些操作，那就是刚体变换模型，又比如有缩放操作，甚至X方向和Y方向缩放的幅度都还不一样，那就是仿射变换或者非线性变换模型。总之你要做配准，先要确定这两幅图像之 阅读全文