[發(fā)明專利]一種結(jié)合單偏光與正交偏光圖像的巖石薄片圖像對齊方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011500128.6 | 申請日: | 2020-12-17 |
| 公開(公告)號: | CN112614167A | 公開(公告)日: | 2021-04-06 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 陳雁;代永芳;易雨;王柯;廖夢羽;苗波;安玉釧;黃玉楠;李祉呈;陽旭菻;李平;鐘學燕;鐘原 | 申請(專利權(quán))人: | 西南石油大學 |
| 主分類號: | G06T7/33 | 分類號: | G06T7/33;G06K9/46;G06K9/62;G06T5/00;G06T5/50 |
| 代理公司: | 北京正華智誠專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11870 | 代理人: | 李林合 |
| 地址: | 610500 四*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 結(jié)合 偏光 正交 圖像 巖石 薄片 對齊 方法 | ||
1.一種結(jié)合單偏光與正交偏光圖像的巖石薄片圖像對齊方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、對巖石薄片的原始圖像進行預(yù)處理;
所述巖石薄片的原始圖像包括單偏光圖像和正交偏光圖像;
S2、對預(yù)處理后的原始圖像中的特征點進行提取,并對提取出的單偏光圖像中的特征點與正交偏光圖像中的特征點進行粗匹配;
S3、基于特征點粗匹配結(jié)果,利用RANSAC方法獲得用于像素映射的單應(yīng)性矩陣;
S4、基于單應(yīng)性矩陣,將正交偏光圖像的所有像素映射到單偏光圖像中,實現(xiàn)巖石薄片圖像對齊。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合單偏光與正交偏光圖像的巖石薄片圖像對齊方法,其特征在于,所述步驟S1中,對原始圖像進行預(yù)處理的方法具體為:對單偏光圖像和正交偏光圖像均依次進行平滑去噪及光照均衡化處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合單偏光與正交偏光圖像的巖石薄片圖像對齊方法,其特征在于,所述步驟S2具體為:
S21、分別構(gòu)造單偏光圖像和正交偏光圖像的多尺度空間,在每層尺度空間中利用FAST算法對單偏光圖像和正交偏光圖像分別進行特征點提取;
S22、利用Brief算法對單偏光圖像和正交偏光圖像中提取出的特征點進行描述,生成對應(yīng)的描述特征點;
S23、對單偏光圖像中的描述特征點和正交偏光圖像中的描述特征點進行相似度匹配,得到特征點的粗匹配結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的結(jié)合單偏光和正交偏光圖像的巖石薄片圖像對齊方法,其特征在于,所述步驟S21中對單偏光圖像或正交偏光圖像進行特征點提取的方法具體為:
A1、對圖像構(gòu)建8層結(jié)構(gòu)的圖像金字塔;
A2、在每一層圖像中進行關(guān)鍵點檢測,并選出最優(yōu)特征點;
A3、對選出的最優(yōu)特征點區(qū)域進行非極大值抑制處理,進而去除局部密集特征點;
A4、基于當前保留的特征點,進行特征點的尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性處理,進而提取出所需的特征點。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的結(jié)合單偏光與正交偏光圖像的巖石薄片圖像對齊方法,其特征在于,所述步驟A1中構(gòu)建的圖像金字塔包含普通層和中間層,且普通層和中間層的數(shù)據(jù)均為4;所述圖像金字塔各層的縮放尺度為:
t(ci)=2i
t(di)=2i×1.5
式中,ci為圖像金字塔的普通層,di為圖像金字塔的中間層,i為圖像金字塔的各層序數(shù);
所述步驟A2具體為:
在每一層圖像中使用FAST 9-16探測器進行關(guān)鍵點檢測,使其在具有相同設(shè)定閾值的普通層和中間層中確定潛在的感興趣區(qū)域,將感興趣區(qū)域中的特征點作為最優(yōu)特征點;
所述步驟A3具體為:
對確定的感興趣區(qū)域中的特征點進行位置和尺度空間上的非極大值抑制處理,為每一個特征點計算其響應(yīng)值,將距離小于設(shè)定閾值的相鄰特征點中的較大特征點保留,并刪除其余特征點,實現(xiàn)局部密集特征點去除;
所述步驟A4中進行尺度不變性處理的方法具體為:
建立金字塔來實現(xiàn)特征點的多尺度不變性,設(shè)置比例因子和金字塔層數(shù)n,將原圖像按照比例因子縮小成n幅圖像,n幅不同比例的圖像中保留的特征點的總和作為該比例圖像中的oFAST特征點,即尺度不變性特征點,實現(xiàn)尺度不變性處理;
所述步驟A4中進行旋轉(zhuǎn)不變性處理的方法具體為:
對于一個保留的特征點P,其鄰域像素的矩mpq為:
其中,I(x,y)為(x,y)處的像素值,下標p和q決定了灰度矩的階數(shù),x,y在半徑為r的圓形區(qū)域內(nèi),即x,y∈(-r,r),r為特征點的鄰域半徑;
該灰度矩的質(zhì)心為:
式中,m00為零階矩,m01和m10為一階矩,當角點坐標為O,確定角點-質(zhì)心向量的夾角即得到該特征點P的主方向,即完成旋轉(zhuǎn)不變性處理;
該特征點的旋轉(zhuǎn)方向角度為:
θ=arctan2(m01,m10)。
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