1、圖像配準是圖像處理研究的一個重要方面，配準技術是當前發(fā)展較為迅速的技術之一。近年來，隨著計算機可視化的發(fā)展，圖像配準的應用日趨廣泛，其應用領域包括醫(yī)學中的疾病診斷、縱向追蹤；衛(wèi)星圖像處理；全景圖像拼接；智能機器人等。隨著計算視覺的不斷發(fā)展，所要處理的圖像也越來越復雜，大形變和超大形變的圖像配準中形變不同程度的陷入局部最優(yōu)是目前的研究難點之一。對大形變圖像配準的相關最新技術進行了深入分析研究，取得對大形變分析的進展結果，如大形變使得圖像信

2、息和拓撲結構有更大的改變、目前最新的算法對局部與整體的流形不能很好地保持一致性，導致能量不對稱收斂等。
　　針對大形變圖像配準的特點，研究了流形學習技術與微分同胚配準模型，提出了一種基于流形思想的大形變微分同胚圖像配準快速算法(Manifold registration of large deformation，MRL模型), MRL旨在充分體現(xiàn)大形變配準中局部與整體的本質信息和流形保持，同時在算法上可大幅度的減少大變形圖像配準的