申请/专利权人：武汉大学

申请日：2023-03-09

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN116385502B

主分类号：G06T7/33

分类号：G06T7/33;G06T7/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2023.07.21#实质审查的生效;2023.07.04#公开

摘要：本发明针对相对位置固定的红外可见光双目成像应用场景，提出了一种几何约束下基于区域搜索图像配准方法。首先利用相机标定信息进行立体校正，使红外可见光二者处于同一高度之上，接着利用相位一致性计算鲁棒的边缘图，在边缘图的基础上，提出两阶段同名特征点搜索方法完成精确高效红外可见光图像配准。通过与其他算法在不同场景上的数据进行实验，结果表明相较于其他异源图像配准算法，本发明方法能够适用于红外可见光双目成像的配准，在不同场景的图像都保证了特征点匹配数量和配准效果，并且能很好适应弱光环境下的图像配准工作，相对于其他算法取得了明显的优势。

主权项：1.一种基于几何约束下区域搜索的图像配准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，红外和可见光图像立体校正：利用相机标定得到的红外和可见光相机的内参和外参，通过立体校正可将红外和可见光图像约束到同一高度之上；步骤2，基于相位一致性获取图像的边缘特征图：在步骤1校正后图像的基础上，计算红外和可见光图像的相位一致性相应图，并计算最大矩获得鲁棒的边缘特征图像，得到红外边缘图像Iiredge和可见光边缘图像Ivisedge；步骤2的具体实现方式如下；步骤2.1，基于相位一致性边缘检测算法分别提取和红外和可见光的边缘图，选取若干个方向和尺度的Log-Gabor小波变换，计算每个方向上的相位一致性图，其计算公式如下：PCirθi＝calPCIir,θi,s1,...,s4PCvisθi＝calPCIvis,θi,s1,...,s4其中，calPC表示边缘提取函数；θi表示选取的Log-Gabor滤波器方向，θ1～θ6分别为0°,30°,60°,90°,120°,150°，s1～s4表示四个频率尺度；步骤2.2，利用六个方向的相位一致性信息，通过矩分析方法得到PC图的最大矩M，计算公式如下： 其中，PC图的最大矩M代表了图像的边缘特征，具有亮度和对比度不变性，若像素点x,y处的最大矩Mx,yT，则该位置为边缘点，T表示边缘点检测阈值；对于红外和可见光异源图像，采用相同的阈值T得到细节程度相当的红外边缘图像Iiredge和可见光边缘图像Ivisedge；步骤3，红外边缘图像特征点提取：在红外边缘图像进行FAST特征点的提取，并剔除掉原红外图像中背景中的无用特征点，同时在设定的邻域范围内使用非极大值抑制策略，得到特征点分布更加均匀的特征点集Vir；步骤4，两阶段特征点搜索匹配：先以NCC为衡量相似性指标计算两边缘图整体水平偏移参数，进一步减少后续同名特征点的搜索范围，降低时间复杂度；接着以步骤3得到的红外特征点集Vir为基准，在可见光边缘图像的搜索区域内，提出多尺度加权NCC作为相似性衡量指标，搜索最佳匹配点得到匹配的可见光图像特征点集Vvis；步骤4的具体实现方式如下；步骤4.1，以NCC作为相似度的度量方式，粗略估计红外图像边缘图像Iiredge和可见光图像边缘图像Ivisedge的水平偏移量dx，使两幅图像在水平方向上对齐，减小同名特征点的搜索范围，提高配准效率，dx的计算方式如下式： 其中，表示水平偏移量为d时的可见光边缘图像，NCC表示互相关一致性算子，表示两幅图像的相似程度；步骤4.2，针对红外图像特征点集Vir中的每个特征点px,y，其位于可见光边缘图像中的初始同名点位置为p'x+dx,y，其对应的同名点搜索区域为以p'为中心大小为w×h的长方形区域S，其中wh；步骤4.3，以多尺度加权NCC作为搜索同名特征点过程中的相似性衡量指标，提高匹配精确性同时保证匹配效率，即以两个尺寸的模板计算NCC，将其加权结合，计算公式如下： s.t.α+β＝1其中，p表示红外特征点，ps表示可见光边缘图像搜索区域内的一点，和表示p周围F1×F1大小邻域和F2×F2大小邻域，和表示以同样方式构建的ps的邻域，D2表示2倍降采样算子，α和β表示权重因子，二者的取值范围为0β0.5α；对于最终搜索得到的同名特征点pcorrespond，其计算公式如下： 其中，ps∈S，由此得到匹配的可见光图像特征点集Vvis；步骤5，误匹配的剔除：首先通过最小二乘法建立所有匹配特征点的变换模型，然后计算所有匹配点的误差和均方根误差，剔除不在设定邻域范围内的匹配点，直到均方根误差小于设定的阈值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 一种基于几何约束下区域搜索的图像配准方法

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