[發明專利]基于尺度不變Harris特征的圖像配準方法和裝置

在審

• 申請號: 201710094580.9
• 申請日: 2017-02-21
• 公開（公告）號: CN106898019A
• 公開（公告）日: 2017-06-27
• 發明（設計）人: 林靖宇;成耀天
• 申請（專利權）人: 廣西大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T3/40
• 代理公司: 廣州市紅荔專利代理有限公司44214
• 代理人: 李彥孚,何承鑫

1.一種基于尺度不變Harris特征的圖像配準方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一，分別將參考圖像以及待配準圖像與具有多個不同尺度的高斯核進行卷積操作，濾除高頻噪聲并構建若干層高斯金字塔；

步驟二，使用拉普拉斯算子對步驟一中生成的高斯金字塔的每一層進行濾波，銳化圖像邊緣；

步驟三，對步驟二中濾波后的高斯金字塔的每一層進行Harr is角點檢測，從金字塔頂層向下找到各層相互對應的Harr is角點作為特征點，其具體包括以下過程：

對步驟二中濾波后的金字塔的頂層進行Harr is角點檢測，得到頂層的Harr is角點，其中，設定頂層為第k層；

依據第k層的Harr is角點P_k(x_k,y_k)，在第k-1層設定一個圓形搜索范圍，范圍中心點位置為(2x_k,2y_k)，半徑r＝σ，σ是第k-1層的模糊尺度；在該搜索范圍內查找Harr is角點，找到與第k層的角點P_k(x_k,y_k)的Harr is響應值最接近的Harr is角點P_k-1(x_k-1,y_k-1)，則Harr is角點P_k-1(x_k-1,y_k-1)就是第k-1層中與第k層Harr is角點P_k(x_k,y_k)相對應的特征點；

按照上述方法遍歷至高斯金字塔的底層，逐層尋找與上一層相互對應的Harr is角點，并形成特征點鏈，直至遍歷頂層所有的Harr is角點；每條特征點鏈中底層對應的Harr is角點就是穩定的尺度不變特征點；

步驟四，為兩個金字塔底層對應的尺度不變特征點確定主方向，并生成特征向量；

步驟五，對步驟四中已生成特征向量的特征點對進行粗匹配，得到匹配后的特征點對；

步驟六，剔除步驟五中匹配后的特征點對中的誤匹配點對，并利用剔除誤匹配點后的特征點對計算參考圖像和待配準圖像之間的單應變換矩陣H；

步驟七，利用步驟六中求取的單應變換矩陣H將參考圖像和待配準圖像轉換到同一坐標系下，然后對坐標變換后的參考圖像和待配準圖像進行融合、拼接，完成圖像配準。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

所述的步驟四中，利用特征點鄰域像素的梯度方向分布特性，為兩個金字塔底層對應的尺度不變特征點確定主方向，并使用SIFT特征描述生成特征向量。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

所述的步驟五中，使用基于歐氏距離的最近鄰雙向匹配方法和k-d樹搜索策略，對步驟四中已生成特征向量的特征點對進行粗匹配，得到匹配后的特征點對。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

所述的步驟六中，使用RANSAC算法剔除誤匹配點。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

所述步驟七中，利用加權平滑算法對坐標變換后的圖像進行融合、拼接。