《表4 参考图像图5中检测点与配准点的距离及距离均值Tab.4 The distance between the detection point and the registration point

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《基于梯度与归一化互信息的印刷图像配准》

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在参考图像中，以左上点为坐标原点，向右方向为x轴，向下方向为y轴，分别取5个检测点（x，y），它们分别为A（131，132），B（142，134），C（164，133），D（148，161），E（134，175）（在图3中检测点和配准点均进行标注） ，分别经过NMI方法配准和GI方法配准后得出5个NMI配准点A1，B1，C1，D1，E1和5个GI配准点A2，B2，C2，D2，E2，分别计算检测点和配准点之间的距离P1和P2，并计算不同配准算法下，配准点和检测点的距离均值mp，即将每一对检测点和配准点的距离相加后除以总对数，见表2—4。从表2—4中可以看出GI算法得出的距离均值比NMI算法小0.4~1.2，这可以证明GI算法比NMI算法更加精确，例如在表4中，检测点为D（148，161），NMI配准点为D1（146，162），GI配准点为D2（148，161），可以得出检测点-配准点距离，P1为2.232，P2为0，最终NMI方法的距离均值mp为1.693远远大于GI方法，这表明GI方法的精确度比NMI方法高。