[發明專利]一種圖像配準方法及系統、存儲介質及終端

有效

• 申請號: 201810131870.0
• 申請日: 2018-02-09
• 公開（公告）號: CN110136048B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 汪輝;湯冬雪;田犁;祝永新;封松林
• 申請（專利權）人: 中國科學院上海高等研究院;中國科學院大學
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 徐秋平

1.一種圖像配準方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取左右圖像傳感器的標定參數和優化標定參數；

根據所述標定參數和所述優化標定參數對所述左右圖像傳感器所獲取的左右圖像進行校準；

檢測校準后的所述左右圖像的特征點；

獲取所述特征點的描述信息；

根據所述描述信息對所述特征點進行匹配，從而實現圖像配準；

檢測校準后的所述左右圖像的特征點包括以下步驟：

構建高斯模板；

利用高斯模板和海森矩陣對所述校準后的左右圖像進行卷積運算；

篩選卷積運算值大于預設閾值的特征點；

在圖像特征區域內選取卷積運算值最大的特征點作為所述圖像特征區域的特征點；

獲取所述特征點的描述信息包括以下步驟：

獲取特征點的拉普拉斯符號；

設定特征點描述區域，并將所述特征點描述區域劃分為若干等大的子區域；

對每個所述子區域進行哈爾小波卷積運算，計算4個維度的哈爾小波描述向量；

將所述拉普拉斯符號和各個子區域的4個維度的哈爾小波描述向量作為所述特征點的描述信息。

2.根據權利要求1所述的圖像配準方法，其特征在于，獲取左右圖像傳感器的標定參數和優化標定參數包括以下步驟；

采用張正友平面標定算法獲取標定參數；所述標定參數包括左圖像傳感器的焦距、右圖像傳感器的焦距、圖像中心和畸變參數，以及左右圖像傳感器的旋轉向量和位移向量；

對所述標定參數進行水平校準優化，使所述左右圖像傳感器的中心在同一行上，得到優化標定參數，所述優化標定參數包括左圖像傳感器的優化焦距和優化圖像中心、右圖像傳感器的優化焦距和優化圖像中心，以及左右圖像傳感器的優化位移向量。

3.根據權利要求1所述的圖像配準方法，其特征在于，根據所述標定參數對所述左右圖像傳感器所獲取的左右圖像進行校準包括以下步驟：

計算所述左右圖像的旋轉矩陣；

根據所述左右圖像的旋轉矩陣和所述標定參數和所述優化標定參數計算校準后圖像坐標對應的源圖像坐標；

根據所述源圖像坐標處的像素值插值計算校準后圖像的像素值。

4.根據權利要求1所述的圖像配準方法，其特征在于，根據所述描述信息對所述特征點進行匹配包括以下步驟：

判斷所述左右圖像中的左右特征點的拉普拉斯符號是否相同；若不同，則判定所述左右特征點不匹配；

若相同，計算所述左右圖像中的左右特征點之間的各個維度的哈爾小波描述向量的歐式距離，并計算所獲取的最小歐式距離和次最小歐式距離的比值，當所述比值小于預設值時判定所述左右特征點匹配。

5.一種圖像配準系統，其特征在于，包括第一獲取模塊、校準模塊、檢測模塊、第二獲取模塊和匹配模塊；

所述第一獲取模塊用于獲取左右圖像傳感器的標定參數和優化標定參數；

所述校準模塊用于根據所述標定參數和所述優化標定參數對所述左右圖像傳感器所獲取的左右圖像進行校準；

所述檢測模塊用于檢測校準后的所述左右圖像的特征點；檢測校準后的所述左右圖像的特征點包括：構建高斯模板；利用高斯模板和海森矩陣對所述校準后的左右圖像進行卷積運算；篩選卷積運算值大于預設閾值的特征點；在圖像特征區域內選取卷積運算值最大的特征點作為所述圖像特征區域的特征點；

所述第二獲取模塊用于獲取所述特征點的描述信息；獲取所述特征點的描述信息包括：獲取特征點的拉普拉斯符號；設定特征點描述區域，并將所述特征點描述區域劃分為若干等大的子區域；對每個所述子區域進行哈爾小波卷積運算，計算4個維度的哈爾小波描述向量；將所述拉普拉斯符號和各個子區域的4個維度的哈爾小波描述向量作為所述特征點的描述信息；

所述匹配模塊用于根據所述描述信息對所述特征點進行匹配，從而實現圖像配準。

6.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現權利要求1至4中任一項所述的圖像配準方法。