分层运动估计下图像配准算法的研究与应用的中期报告本中期报告主要介绍了分层运动估计下的图像配准算法的研究和应用。首先，总结了传统图像配准算法的缺点，即对于大的移动物体或遮挡情况的处理能力不足。为了克服这些问题，我们提出了一种基于分层运动估计的图像配准算法。该算法分为三个步骤：首先，通过金字塔算法构建图像的多层表示；其次，利用金字塔的多个层次进行分层运动估计，并将所有层次的运动估计结果合成为一个整体的粗略配准结果；最后，通过基于互信息的优化方法，对粗略配准结果进行优化，得到最终的图像配准结果。为了验证该算法的效果，我们选择了一组包含大量移动物体和遮挡情况的实验数据进行测试。实验结果表明，相比传统的基于互信息的配准算法，基于分层运动估计的算法具有更好的鲁棒性和精度。除此之外，我们还介绍了该算法在医学图像配准和遥感图像配准中的应用。在医学图像配准方面，我们将该算法应用于脑部磁共振图像的配准中，并取得了较好的结果。在遥感图像配准方面，我们将该算法应用于卫星图像配准中，并通过与其他方法的比较表明，该算法在大尺度变形下的效果更为优秀。未来，我们将继续改进算法的性能，并考虑将算法应用于更广泛的领域，例如视频配准和三维图像配准等。