[發明專利]一種高精度圖像自動配準方法

有效

• 申請號: 201210140703.5
• 申請日: 2012-05-08
• 公開（公告）號: CN102750537A
• 公開（公告）日: 2012-10-24
• 發明（設計）人: 楊化超;張書畢;張秋昭;卞和方
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/64;G06T7/00
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理事務所(普通合伙) 11369
• 代理人: 史霞

1.一種高精度圖像自動配準方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、選取兩幅在寬基線立體條件下針對同一目標體拍攝的影像；

步驟二、利用尺度不變特征匹配方法和自適應歸一化互相關方法建立兩幅影像的初始相關，并得到多個初始匹配特征點；

步驟三、基于幾何關系一致性原則檢測所述多個初始匹配特征點，以剔除其中的誤匹配特征點；

步驟四、基于步驟三中得到的正確初始匹配特征點，再次利用自適應歸一化互相關方法和局部單應約束進行匹配傳播，以迭代產生更多的匹配特征點；

步驟五、再次基于幾何關系一致性原則檢測所述迭代產生的匹配特征點，剔除其中的誤匹配特征點；

步驟六、重復步驟四中的迭代步驟和步驟五中的剔除步驟，直到得到的正確匹配特征點的個數和分布足以實現兩幅影像的配準為止；

步驟七、根據步驟六中得到的所有正確匹配特征點對兩幅影像進行配準。

2.如權利要求1所述的高精度圖像自動配準方法，其特征在于，所述步驟一中的寬基線定義為一個影像上的任意點，在另一個影像上的對應點可以為任意位置。

3.如權利要求1所述的高精度圖像自動配準方法，其特征在于，在所述步驟二中：基于尺度不變特征尺度和方位信息進行自適應歸一化互相關方法。

4.如權利要求3所述的高精度圖像自動配準方法，其特征在于，所述步驟二是通過以下方式實現的：

1)利用基于K-D樹快速搜索和歐氏距離比率的SIFT特征匹配算法建立匹配點集Ms；

2)利用自適應歸一化互相關方法對匹配點集Ms進行匹配驗證，剔除自適應歸一化互相關系數小于給定閾值的同名點對，將其余的匹配點集作為初始匹配特征點。

5.如權利要求4所述的高精度圖像自動配準方法，其特征在于，所述給定閾值為0.60。

6.如權利要求4所述的高精度圖像自動配準方法，其特征在于，所述步驟三是通過以下方式實現的：采用基于投影變換模型的幾何關系一致性原則算法對所述初始匹配特征點進行幾何關系一致性檢測，進一步剔除外點后獲得最終的初始匹配結果，即正確初始匹配特征點。

7.如權利要求6所述的高精度圖像自動配準方法，其特征在于，所述步驟四是通過以下方式實現的：

1)將正確初始匹配特征點根據自適應歸一化互相關系數進行降序排列，選取自適應歸一化互相關系數最大的一對特征點匹配種子，記為mi；

2)對mi進行最小二乘匹配，獲得該對種子的最大支持區及其對應鄰域的局部單應矩陣Hi；

3)進行初始匹配傳播：基于由最大支持區域定義的第一基準窗口及其對應鄰域的局部單應矩陣Hi，采用自適應歸一化互相關方法進行初始匹配傳播，將獲得的匹配點集記入匹配特征點集，并將mi加入到匹配特征點集，此外，按照預定的步長將基準窗口擴展到第一增長區域，如果第一增長區域內的匹配點用自適應歸一化互相關方法能夠再次成功匹配，則將其加入到匹配特征點集，否則，將其從匹配特征點集中刪除；

4)進行迭代匹配傳播：計算兩幅影像的同名特征點的重心，并進行重心化，根據重心化后的同名特征點，用直接線性變換算法計算一新單應矩陣H′，基于同名特征點的最大支持區域定義的第二基準窗口和基于同名特征點的重心在第二基準窗口的基礎上繼續擴大影像窗口區域獲得一新擴展窗口，定義第二增長區域為第二基準窗口和新擴展窗口的交集，對每次迭代產生的第二增長區域內的匹配點用自適應歸一化互相關方法能夠再次成功匹配，則將其加入到匹配特征點集，否則，將其從正確匹配特征點集中刪除。

5)重復步驟1)～4)，直至沒有新增匹配點，得到最終匹配特征點集M。

8.如權利要求7所述的高精度圖像自動配準方法，其特征在于，所述預定的步長為50像素