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本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种确定图像偏移量的方法及设备。本发明实施例的方法包括：将获取的目标图像均匀划分成M*N个第一子区域，以及将获取的待配准图像均匀划分成M*N个第二子区域，分别确定每个第一子区域与对应的第二子区域的区域偏移量，根据确定出的多个子区域偏移量，确定目标图像与待配准图像之间的图像偏移量。由于确定的是两幅图像的子区域之间的区域偏移量，可减小计算量，并且，根据多个区域偏移量确定的目标图像与待配准图像之间的图像偏移量更准确，从而图像配准更快更准确。

本发明提供一种基于张量投票方法的点云配准方法，属于机器视觉目标姿态识别领域，包括以下步骤：获取目标物体的两组点云数据；对两组点云数据滤除噪声；将预处理之后的两组点云数据进行张量编码；将编码后的两组点云数据进行张量投票；投票完成后对张量矩阵进行SVD分解；将两组点云处理得到的特征值做比对，创建相似度函数∆，取∆值最小的一组点作为张量配准的结果；计算两组点云特征矩阵的数学关系，得到旋转矩阵和平移向量。本发明解决现有研究方法中的效率低、耗时长、误差大的问题。

本发明公开了一种基于LoG算子的3D/2D医学图像配准方法，先获取2D和3D医学图像并进行去噪预处理，再根据X射线成像计算模型和刚体变换模型建立投影坐标系；然后利用GPU的并行计算完成DRR图像的快速生成过程，并基于LoG算子建立相似性测度函数，最后利用混合优化算法对相似性测度函数进行迭代寻优，找出满足精度配准时的刚体变换参数，则迭代停止，从而完成配准过程。

本发明公开了一种基于线性变换和小波分析的运动海浪图像配准融合方法，包括如下步骤：对两幅海浪图像分别进行带通滤波处理，得到只包含长重力波的海浪灰度值图像；选定第一幅图像的待融合区域并确定中心，根据运动参数计算出此中心平移至第二幅图像中所对应的位置；以平移后的点为中心在第二幅图中确定相同形状的研究区域，利用正交矩阵旋转研究区域，分别计算研究区域与待融合区域的相关系数和置信区间，计算出研究区域中置信阈值最大的区域；利用小波分析对配准的待融合区域和研究区域在时间域进行融合，得到融合图像，对融合图像进行小波逆变换，得到海浪重力波图像。本发明具有可靠性高，操作简便等优点。