[發(fā)明專利]一種基于子圖的圖像配準(zhǔn)方法

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• 申請日: 2019-06-18
• 公開（公告）號: CN110310308A
• 公開（公告）日: 2019-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周璀;張貴;周靖鴻;朱建軍;楊澤發(fā);張智填
• 申請（專利權(quán)）人: 中南林業(yè)科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/30
• 分類號: G06T7/30;G06T7/38
• 代理公司: 北京盛凡智榮知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11616
• 代理人: 魏蓓

近年來，所有的圖像配準(zhǔn)算法都是基于整景圖像信息的配準(zhǔn)，這樣會花費大量的時間，特別是對于數(shù)據(jù)量巨大的遙感影像。這里提出一種新的基于子圖的圖像配準(zhǔn)算法，這種算法在保證亞像素配準(zhǔn)精度的前提下可以極大程度地減少配準(zhǔn)時間。這個算法的中心思想是具有全局變換的圖像對的變換模型通常與從原始圖像劃分的子圖像的變換模型一致，反之亦然。因此，這個算法首先把參考圖像劃分為相同大小的子圖，然后對每個子圖進(jìn)行小波分解，提取小波系數(shù)和最大的子圖作為新的參考圖像，接著利用小波變換和矩陣乘法離散傅里葉變換對待配準(zhǔn)圖像和參考子圖。本發(fā)明和整個圖配準(zhǔn)一樣能達(dá)到亞像素配準(zhǔn)精度，且可以大量地縮短計算時間。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種圖像的處理方法，尤其涉及一種基于子圖的圖像配準(zhǔn)方法。

背景技術(shù)

圖像配準(zhǔn)是遙感圖像融合、超分辨率圖像重建、醫(yī)學(xué)圖像分析等圖像應(yīng)用領(lǐng)域的一項基本而又重要的圖像處理技術(shù)。到目前為止，大量的圖像配準(zhǔn)算法得到了研究。根據(jù)這些算法基本特點大致可以劃分為兩類：基于區(qū)域的配準(zhǔn)算法(P.Bunting,F.Labrosse,andR.Lucas,A multi-resolution area-based technique for automatic multi-modalimageregistration,Imageand Vision Computing,vol.28,no.8,pp.1203-1219,2010)和基于特征的配準(zhǔn)算法(J.Jiangand X.Shi,Arobustpoint-matching algorithm based onintegrated spatial structure constraint for remote sensing imageregistration,IEEE Geoscience and Remote SensingLetters,vol.13,no.11,pp.1716-1720,2016.)。基于區(qū)域的算法通過在預(yù)定窗口大小比較整個參考圖像與待配準(zhǔn)圖像的強度信息獲得變換樣本，諸如歸一化互相關(guān)，相位相關(guān)和優(yōu)化的方法。與基于區(qū)域的配準(zhǔn)算法不同，基于特征的配準(zhǔn)算法通過匹配整個參考圖像和待配準(zhǔn)圖像呈現(xiàn)的特征(例如，顯著區(qū)域，線和點)使用諸如空間關(guān)系，不變描述符等來獲取變換樣本，在獲得變換樣本之后，可以確定參考圖像和待配準(zhǔn)圖像之間的全局變換參數(shù)，因此可以將待配準(zhǔn)圖像匹配到參考圖像。

迄今為止，幾乎所有基于區(qū)域和特征的方法都是基于整個圖像呈現(xiàn)的信息(例如，強度或特征)來處理圖像配準(zhǔn)，這樣將導(dǎo)致長時間的消耗，尤其是對于具有大像素的遙感圖像(例如，數(shù)百萬到數(shù)千萬像素)。考慮到越來越多的遙感數(shù)據(jù)集可用，這個問題變得越來越棘手，并且遙感(Remotesensing,RS)圖像的時空分辨率現(xiàn)在逐漸得到改善。這將阻礙RS圖像的快速處理和應(yīng)用(例如，大數(shù)據(jù)多時相分析)。實際上，基于整個圖像的配準(zhǔn)策略的主要目的是盡可能多地獲取變換樣本以可靠地擬合變換模型，從而實現(xiàn)精確的圖像配準(zhǔn)。然而，由于以下事實，這種策略對于具有全局變換(例如，對于大多數(shù)星載RS圖像)的圖像配準(zhǔn)而言可能不是最有效的選擇。在數(shù)學(xué)中，全局變換模型通常僅包含幾個未知參數(shù)(例如，通常為4到8個)，那么數(shù)十個有效且準(zhǔn)確的變換樣本通常足以確定這些參數(shù)。這意味著在數(shù)學(xué)上不需要以長時間計算為代價從整個圖像中獲取大量變換樣本來精確地估計變換模型參數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種新穎的基于子圖像的圖像配準(zhǔn)方法，該方法使用相位相關(guān)和矩陣乘法離散傅里葉變換(matrix-multiplydiscrete Fourier transform,DFT)算法。其主要目的是顯著減少圖像配準(zhǔn)的計算時間，但不犧牲先前基于整個圖像的方法所實現(xiàn)的亞像素配準(zhǔn)精度。為此，所提出的方法滿足以下事實：具有全局變換的圖像對的變換模型通常與從整個圖像劃分的子圖像的變換模型相同，反之亦然。然后，通過使用相位相關(guān)和矩陣乘法離散傅立葉變換算法將原始參考圖像的特殊子圖像與待配準(zhǔn)圖像配準(zhǔn)來實現(xiàn)整個圖像配準(zhǔn)。因此，所提出的方法的計算時間的主要減少是由于所使用的子圖像的像素尺寸小于整個圖像的像素尺寸。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為：一種基于子圖的圖像配準(zhǔn)方法，