一種面向保積仿射變換的圖像配準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機圖形圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種面向保積仿射變換的圖像配 準(zhǔn)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 仿射變換是計算機圖像處理領(lǐng)域一種最常用的六自由度剛性幾何變換。不同于一 般的四自由度相似變換，仿射變換可將一個矩形圖像塊變換為一個任意的平行四邊形圖像 塊，這種幾何扭曲對于光學(xué)圖像、遙感圖像以及醫(yī)學(xué)影像等都具有廣泛的適用性。因此，面 向仿射變換和相似變換扭曲的圖像配準(zhǔn)問題在過去一段時間內(nèi)受到了大量關(guān)注，許多成熟 的算法得以提出，并已在不同領(lǐng)域得到了普遍應(yīng)用。
[0003] 近期隨著機器視覺和遙感技術(shù)的深入發(fā)展，圖像處理領(lǐng)域也出現(xiàn)了一些新的研宄 動態(tài)，即關(guān)于五自由度圖像幾何變換和配準(zhǔn)的研宄。迄今共有兩種不同的五自由度幾何變 換被提出，分別是弱仿射變換（參見參考文獻I :"D. Li and Y. Zhang，"A novel approach for the registration of weak affine images,''Pattern Recognition Letters, vol ? 33, no. 12, pp. 1647-1655,2012"）和保積仿射變換（參見參考文獻 2 :"J. Flusser and B. Zitova, 〃A comment on'a novel approach for the registration of weak affine images，，"Pattern Recognition Letters, vol. 34, no. 12, pp. 1381-1385, 2013"）。兩者分 別通過對幾何切變和圖像塊面積的約束，去掉了原始仿射變換中的一個自由度。從參數(shù)估 計角度看，這種操作減少了待估參數(shù)個數(shù)，然而卻極大地增加了估計難度，因為此時我們面 臨的是一個約束優(yōu)化問題，其無法像仿射變換和相似變換那樣允許我們直接得到一個嚴(yán)格 的解析解。對于這類五自由度扭曲，常用的參數(shù)反演方法將不適用且不精確，因此亟需發(fā)展 出新的估計方法。
[0004] 基于一個分步優(yōu)化方法，面向弱仿射變換的參數(shù)反演算法近期被發(fā)展出，實驗表 明其具有精確的配準(zhǔn)效果（參見參考文獻3 :"D. Li and Y. Zhang, "A novel approach for the registration of weak affine images，''Pattern Recognition Letters, vol. 33, no. 12, pp. 1647-1655, 2012"）。然而對于面向保積仿射變換的圖像配準(zhǔn)，盡管 Flusser和Zitova近期給出了解決該問題的初步設(shè)想（參見參考文獻4 :"J. Flusser and B. Zitova, 〃A comment on'a novel approach for the registration of weak affine images，，"PatternRecognition Letters, vol. 34, no. 12, pp. 1381-1385, 2013"），但卻沒能 給出確切的實現(xiàn)方案，并且Flusser和Zitova的設(shè)想存在明顯的局限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有面向保積仿射變換圖像配準(zhǔn)方法存在局限性的缺陷， 從而提供一種精確、有效的圖像配準(zhǔn)方法。
[0006] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種面向保積仿射變換的圖像配準(zhǔn)方法，包 括：
[0007] 步驟I)、讀取待配準(zhǔn)具有保積仿射幾何扭曲的圖像對，從所讀取的圖像對中提取 并建立特征匹配對；其中，所述圖像對中的參考圖像為主圖像，待配準(zhǔn)圖像為輔圖像；
[0008] 步驟2)、基于步驟1)所得到的特征匹配對，利用迭代估計法反演出圖像對間的保 積仿射扭曲參數(shù)；其中，所述保積仿射扭曲參數(shù)包括：保積仿射矩陣參數(shù)a、b、c、d以及兩個 圖像方向上的偏移量^和t y;
[0009] 步驟3)、利用步驟2)得到的保積仿射扭曲函數(shù)，對輔圖像進行插值處理，使其與 主圖像在幾何上實現(xiàn)對準(zhǔn)。
[0010] 上述技術(shù)方案中，在步驟1)中，利用ASIFT算子在主圖像與輔圖像間建立特征匹 配對，每一對特征匹配的表達式為(U,_) - 其中，
【主權(quán)項】
1. 一種面向保積仿射變換的圖像配準(zhǔn)方法，包括： 步驟1)、讀取待配準(zhǔn)具有保積仿射幾何扭曲的圖像對，從所讀取的圖像對中提取并建 立特征匹配對；其中，所述圖像對中的參考圖像為主圖像，待配準(zhǔn)圖像為輔圖像； 步驟2)、基于步驟1)所得到的特征匹配對，利用迭代估計法反演出圖像對間的保積仿 射扭曲參數(shù)；其中，所述保積仿射扭曲參數(shù)包括；保積仿射矩陣參數(shù)a、b、c、d W及兩個圖像 方向上的偏移量ty和ty; 步驟3)、利用步驟2)得到的保積仿射扭曲函數(shù)，對輔圖像進行插值處理，使其與主圖 像在幾何上實現(xiàn)對準(zhǔn)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向保積仿射變換的圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，在步驟 1) 中，利用ASIFT算子在主圖像與輔圖像間建立特征匹配對，每一對特征匹配的表達式為 片,'，滬）一知'，滬0;其中，
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向保積仿射變換的圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述步驟 2) 進一步包括： 步驟2-1)、根據(jù)步驟1)所得到的特征匹配對計算A參數(shù)和B參數(shù)，計算公式如下：
其中，N為特征匹配對的數(shù)目； 步驟2-2)、根據(jù)A參數(shù)和B參數(shù)，計算C參數(shù)和D參數(shù)，計算公式如下：
步驟2-3)、根據(jù)步驟2-1)和步驟2-2)所得到的A參數(shù)、B參數(shù)、C參數(shù)和D參數(shù)，利用 迭代估計法反演保積仿射扭曲參數(shù)a、b、C、t ty和t y。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的面向保積仿射變換的圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述步驟 2-3)包括； 采用內(nèi)循環(huán)自動參數(shù)更新法計算出內(nèi)自新最優(yōu)迭代次數(shù)Iter^W及內(nèi)自新最小保積 誤差&。;然后在外循環(huán)自動參數(shù)更新法中采用內(nèi)循環(huán)自動參數(shù)更新法所得到的計算結(jié)果， 計算出最優(yōu)迭代次數(shù)Iter。。,與最優(yōu)K參數(shù)K wt;最后根據(jù)最優(yōu)迭代次數(shù)Iter。。,與最優(yōu)K 參數(shù)K wt采用最優(yōu)自動參數(shù)更新法計算出保積仿射參數(shù)a、b、C、11 y和t y;其中， 內(nèi)循環(huán)自動參數(shù)更新法輸入；內(nèi)自新最大迭代次數(shù)參數(shù)K ;參數(shù)F;參數(shù)a、b、

c和d ; 內(nèi)循環(huán)自動參數(shù)更新法輸出：內(nèi)自新最優(yōu)迭代次數(shù)Iteri。;內(nèi)自新最小保積誤差E i。； 內(nèi)循環(huán)自動參數(shù)更新法執(zhí)行步驟如下： 初始化內(nèi)自新次數(shù)Iter = 1 ; 步驟101 ;若Iter《Itei_，更新參數(shù)a、b、c和d，利用更新后的參數(shù)a、b、c和d計算 保積誤差E，利用更新后的參數(shù)a、b、C和d更新參數(shù)F ;否則，跳轉(zhuǎn)至步驟103 ;其中， 更新參數(shù)a、b、c和d的公式為：
計算保積誤差E的計算公式為： E = ((ad-bc)2-l)2; 更新參數(shù)F的公式為： F = 2Xl〇K (ad-bc) ((ad-bc)2-l); 步驟102 ;更新迭代次數(shù)Iter = Iter+1，跳轉(zhuǎn)至步驟101 ; 步驟103 ;將Iterm"次迭代得到的E中最小值作為E 1。，其對應(yīng)的迭代次數(shù)作為Iter,。； 外循環(huán)自動參數(shù)更新法輸入：參數(shù)K最大取值K may和更新步長K 外循環(huán)自動參數(shù)更新法輸出；最優(yōu)迭代次數(shù)Iter。。,;最優(yōu)K參數(shù)K wt; 外循環(huán)自動參數(shù)更新法執(zhí)行步驟如下： 初始化內(nèi)自新最大迭代次數(shù)Itei"y;初始化參數(shù)F = 0 ;初始化參數(shù)K = K mi。， K?；?lt; K max; 步驟201 ;執(zhí)行內(nèi)自新，獲得內(nèi)自新最優(yōu)迭代次數(shù)Iter,。及最小保積誤差E i。； 步驟202;更新參數(shù)K ;K = K+K&，利用更新后的參數(shù)K更新參數(shù)F，若K《Km。,， 跳轉(zhuǎn)至步驟201 ;否則，將所有外自新迭代得到的&。中最小值對應(yīng)的迭代次數(shù)作為最優(yōu)迭 代次數(shù)Iter。。,，對應(yīng)的K參數(shù)作為最優(yōu)K參數(shù)Kqpt;其中， 更新參數(shù)F的公式為： F = 2X10K (ad-bc) ((ad-bc)2-l); 最優(yōu)自動參數(shù)更新法輸入；參數(shù)K ;參數(shù)F;最優(yōu)自新最大迭代次數(shù)Iter。。,； 最優(yōu)自動參數(shù)更新法輸出；保積仿射參數(shù)a、b、C、t ty和t y; 最優(yōu)自動參數(shù)更新法執(zhí)行步驟如下： 初始化參數(shù)F = 0 ;初始化最優(yōu)自新次數(shù)Iter = 1 ;設(shè)置K參數(shù)為K Dpt; 步驟301 ;若Iter《Iter。。,，計算參數(shù)a、b、c和d，利用更新后的參數(shù)a、b、c和d更新 參數(shù)F ;否則，跳轉(zhuǎn)至步驟303 ;其中， 計算參數(shù)a、b、c和d的公式為：
更新參數(shù)F的公式為： F = 2Xl〇K (ad-bc) ((ad-bc)2-l); 步驟302 ;更新迭代次數(shù)Iter = Iter+1，跳轉(zhuǎn)至步驟301 ; 步驟303 ;計算參數(shù)t式日t y;其計算公式為： tx= A s-Aia-Asb, ty= A A-AiC-Aad。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種面向保積仿射變換的圖像配準(zhǔn)方法，包括：讀取待配準(zhǔn)具有保積仿射幾何扭曲的圖像對，從所讀取的圖像對中提取并建立特征匹配對；其中，所述圖像對中的參考圖像為主圖像，待配準(zhǔn)圖像為輔圖像；基于特征匹配對，利用迭代估計法反演出圖像對間的保積仿射扭曲參數(shù)；其中，所述保積仿射扭曲參數(shù)包括：保積仿射矩陣參數(shù)a、b、c、d以及兩個圖像方向上的偏移量tx和ty；利用保積仿射扭曲函數(shù)，對輔圖像進行插值處理，使其與主圖像在幾何上實現(xiàn)對準(zhǔn)。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號】CN104599277
【申請?zhí)枴緾N201510040855
【發(fā)明人】李 東, 張云華
【申請人】中國科學(xué)院空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心
【公開日】2015年5月6日
【申請日】2015年1月27日