1. 研究目的与意义及国内外研究现状

图像配准是图像处理和分析领域应用性很强的课题之一，针对不同问题有很多具体的解决办法，也取得了较好的实验结果。但是大多数方法都有其局限性，对于某类型的图像可能会有比较好的配准效果，对于其他类型的图像得到的效果不太理想。目前在气象图像配准方面，还少有人进行专门的研究，然而气象图像配准有着强烈的应用需求，为此本文将对气象图像配准技术进行研究。

国内外研究现状

在国内，图像处理技术相对较晚，近些年获得了很大的发展。赵唯等人提出了基于小波变换与形态学的一种边界重叠图像的拼接算法。王晓睿等提出并实现了一种自动图像配准的方法，用于图像的高精度配准，但实际上它只是一种使用互相关系数作为相似性测度的半自动化的图像配准方法。郭海涛等将遗传算法(Genetic Algorithm简称GA)用于图像配准。李智等提出了基于轮廓相似度测度的图像配准方法，它适用于轮廓特征丰富的图像的配准。周海芳等提出了针对海量遥感图像配准的并行算法的改进，极大的提高了配准速度。彭嘉雄等人提出了一种基于Fourier变换和互信息准则的分层遥感图像的自动配准技术，提高了配准的精度。由此可见，图像配准技术经过多年的研究，己经有很多成熟的研究成果。尤其是随着图像分割、边缘检测等技术的发展，基于边缘、轮廓和区域的图像配准方法逐渐成为配准领域的研究热点。尽管方法很多且各具特点，但由于图像配准的输入数据来源的多样性，以及不同的应用对图像配准的要求各不相同，同时由于影响图像配准的因素的多样性、配准问题的复杂性，因此并没有任何一种方法能对所有种类的图像都获得最佳效果。近年来对图像配准研究蕴涵了多个应用领域，但是关于气象图像配准的相关研究相对较少。

在国外图像配准最早在美国七十年代从事的飞行器辅助导航系统、武器投射系统的制导以及寻地等应用研究中提出，并且得到军方的大力支持与赞助。八十年代后，在很多不同领域都有大量配准技术的研究，如遥感领域、模式识别、自动导航、医学诊断、计算机视觉等。各个领域的配准技术都是对各自具体的应用背景结合实际情况度身定制的特定技术。1982年Rosenfeld提出的交叉相关是最基本的基于灰度统计的图像配准方法，它通常被用来进行模板匹配和模式识别。W.K.Pratt对图像配准的互相关技术进行了全面的研究。C.D.McGillen等在图像配准的质量和误差方面进行了研究。Viola等人和Collignon等人分别独立的把交互信息引入到图像配准领域，提出了一种新的解决图像配准的方法，就是基于信息理论的交互信息相似性准则。人们结合实际问题在这些方法的基础上逐步提出一些新的图像配准方法促使遥感图像配准稳步发展。

2. 研究的基本内容

全文拟分六个部分来研究人工鱼群算法在气象卫星图像配准方面的研究：

　　第一部分将阐述论文研究的意义及目的：气象图像配准有着强烈的应用需求，但是大多数方法都有其局限性，所以图像配准一直是模式识别和计算机视觉的热门研究课题。本文针对气象卫星图像，以计算机为手段，对给出的气象图像进行精确配准。

第二部分将综述人工鱼的基本理论，了解动物自治体和鱼群模式。

第三部分将详细阐述人工鱼群算法的原理，拟从定义、算法描述、算法的性能等方面来进行叙述。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一周：确定论文方向，收集相关资料，写任务书开题报告。

第二周：完成论文第一、二章。

第三周：完成论文第三、四章。

第四周：完成论文第五、六章。检查修改一次论文初稿。

4. 参考文献

[1] 赵海峰　姚丽莎　罗斌．《改进的人工鱼群算法和powell法结合的医学图像配准》．西安交通大学学报．2011．45 (4)：46-52

[2] 杨丽．《基于人工鱼群算法的图像配准与实现》．西安电子科技大学．2009

[3] 杨丽　杨亚莉．《人工鱼群算法在图像配准中的应用》．安顺学院学报．2011．13(5)：126-128

[4] 罗述谦　吕维雪．《医学图像配准技术》．《国际生物医学工程杂志》．1999(1)：1-8