一种基于移动最小二乘法的图像对齐方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于移动最小二乘法的图像对齐方法及系统，其中，该图像对齐方法包括以下步骤：在初始图像上设置多个控制点；设置控制点的局部寻优区域；在初始图像上，采用移动最小二乘法在控制点的局部寻优区域内，找到控制点的最优位置，并采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，得到优化过程中的变形图像；判断设置的控制点是否都被选择，如果否，则将优化过程中的变形图像作为初始图像，对下一控制点继续进行优化，直到所有设置的控制点的位置都被优化，最后一个控制点优化得到的优化过程中的变形图像，作为本次对齐操作的输出图像。本发明专利技术实施例提出的基于移动最小二乘法的图像对齐方法及系统能够提高图像对齐精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于移动最小二乘法的图像对齐方法及系统
本专利技术属于计算机视觉
，具体涉及一种基于移动最小二乘法的图像对齐方法及系统。
技术介绍
图像对齐是指就同一场景拍摄的两幅图像，通过各种变换处理实现两幅图像的重合。传统的图像对齐方法主要是从每幅图像中提取一些关键点，对每个关键点进行特征描述，通过特征匹配来确定两幅图像中关键点的对应关系。其中，应用最为普遍的是SIFT(Scale-invariantfeaturetransform，尺度不变特征转换)算法，SIFT算法是一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，具有良好的尺度、光照和空间旋转不变等特征。另外，还有SURF(SpeededUpRobustFeatures，加速鲁棒特征)算法，SURF算子是对SIFT算法的一种改进，通过积分图像来加速SIFT特征的提取。之后，一些更为鲁棒的算法被设计出来，例如，BRISK(BinaryRobustInvariantScalableKeypoints，二进制鲁棒不变可扩展的关键点)、ORB(ORientedBrief)、FREAK(FastRetinaKeypoint，快速视网膜关键点)等算法，这些算法通过分析图像局部区域结构，寻找和描述更为稳定的关键点。这些算法利用从两幅图像中提取的关键点的对应关系，来求解一个单应矩阵，根据单应矩阵对其中一幅图像进行变换，以期获得变换后的图像与另一幅图像相重合的效果。然而，这类图像对齐方法难以准确捕获到局部的差异，主要适用于全局变换。并且这类图像对齐方法由于在精度上受到关键点数目及可靠性等方面的影响，普遍存在以下缺陷：(1)较少的关键点使得求解的单应矩阵不可靠；(2)不稳定的关键点会产生错误的点对关系。因此，通过这类图像对齐方法很难得到高精度的对齐图像。另外，当图像中存在景深变化时，通过单一的变换矩阵，也无法精确地描述两幅图像的变换关系，导致图像对齐精度较低。
技术实现思路
为了解决上述图像对齐精度低的技术问题，本专利技术实施例提出了一种基于移动最小二乘法的图像对齐方法及系统。一种基于移动最小二乘法的图像对齐方法，该方法包括以下步骤：S101、在初始图像上设置多个控制点；S102、设置控制点的局部寻优区域；其中，每个控制点的局部寻优区域为该控制点能够移动的区域；S103、在初始图像上，选择一个控制点，采用移动最小二乘法在该控制点的局部寻优区域内，找到该控制点的最优位置，并采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，得到优化过程中的变形图像；S104、判断设置的控制点是否都被选择，如果否，则将优化过程中的变形图像作为初始图像，返回步骤S103继续执行对其他控制点的位置寻优，直到所有设置的控制点都被选择，最后一个控制点优化得到的优化过程中的变形图像，作为本次对齐操作的输出图像。进一步地，所述步骤S103包括：在初始图像上，选择一个控制点，采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，并计算变换后的初始图像中比对区域的图像与目标图像中与该比对区域相对应的区域的图像的差值绝对值和；然后，所述控制点在所述局部寻优区域内移动，每移动一次，都采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，并计算变换后的初始图像中比对区域的图像与目标图像中与该比对区域相对应的区域的图像的差值绝对值和，直到所述控制点在所述局部寻优区域内移动完毕；比较所计算出的所有差值绝对值和，找到最小的差值绝对值和，其对应的控制点的位置，作为所述控制点的最优位置，并采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，得到所述优化过程中的变形图像；所述比对区域是由与所选择的控制点相邻的多个控制点所限定的区域，或者如果所选择的控制点与图像边界之间不存在其他控制点，则所述比对区域是由与所选择的控制点相邻的控制点与图像边界所限定的区域。进一步地，所述多个控制点沿水平方向的间隔相等，和/或，沿垂直方向的间隔相等；控制点不设置在初始图像的边界上；所述控制点的局部寻优区域以控制点为区域中心，用像素区域来表示局部寻优区域。进一步地，所述方法还包括初始图像生成步骤S200：对第一图像进行图像匹配，使匹配后的第一图像尽可能与目标图像重合；其中，匹配后的第一图像作为初始图像，第一图像和目标图像是对同一场景内容进行拍摄得到的两幅图像；所述初始图像生成步骤S200在所述步骤S101之前进行。进一步地，所述方法还包括迭代次数设置步骤和迭代次数判断步骤；所述设置迭代次数的步骤设置迭代次数，所述设置迭代次数的步骤在步骤S101之前进行；所述迭代次数判断步骤在步骤S104之后进行，所述迭代次数判断步骤判断已经进行的迭代次数是否达到设置的迭代次数，如果已经进行的迭代次数未达到设置的迭代次数，则本次对齐操作的输出图像作为初始图像，返回步骤S101继续执行；如果已经进行的迭代次数达到设置的迭代次数，则当前对齐操作的输出图像作为最终的变形图像。一种基于移动最小二乘法的图像对齐系统，该系统包括：控制点设置模块、局部寻优区域设置模块、变形模块和控制点判断模块；所述控制点设置模块用于在初始图像上设置多个控制点；所述局部寻优区域设置模块用于设置控制点的局部寻优区域；其中，每个控制点的局部寻优区域为该控制点能够移动的区域；所述变形模块用于在初始图像上，选择一个控制点，采用移动最小二乘法在该控制点的局部寻优区域内，找到该控制点的最优位置，并采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，得到优化过程中的变形图像；所述控制点判断模块用于判断设置的控制点是否都被选择，如果否，则将优化过程中的变形图像作为初始图像，通知所述变形模块继续执行对其他控制点的位置寻优，直到所有设置的控制点都被选择，最后一个控制点优化得到的优化过程中的变形图像，作为本次对齐操作的输出图像。进一步地，所述变形模块在初始图像上，选择一个控制点，采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，并计算变换后的初始图像中比对区域的图像与目标图像中与该比对区域相对应的区域的图像的差值绝对值和；然后，所述控制点在所述局部寻优区域内移动，每移动一次，都采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，并计算变换后的初始图像中比对区域的图像与目标图像中与该比对区域相对应的区域的图像的差值绝对值和，直到所述控制点在所述局部寻优区域内移动完毕；比较所计算出的所有差值绝对值和，找到最小的差值绝对值和，其对应的控制点的位置，作为所述控制点的最优位置，并采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，得到所述优化过程中的变形图像；所述比对区域是由与所选择的控制点相邻的多个控制点所限定的区域，或者如果所选择的控制点与图像边界之间不存在其他控制点，则所述比对区域是由与所选择的控制点相邻的控制点与图像边界所限定的区域。进一步地，所述多个控制点沿水平方向的间隔相等，和/或，沿垂直方向的间隔相等；控制点不设置在初始图像的边界上；所述控制点的局部寻优区域以控制点为区域中心，用像素区域来表示局部寻优区域。进一步地，所述系统还包括初始图像生成模块，所述初始图像生成模块用于对第一图像进行图像匹配，使匹配后的第一图像尽可能与目标图像重合；其中，匹配后的第一图像作为所述初始图像，第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于移动最小二乘法的图像对齐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S101、在初始图像上设置多个控制点；S102、设置控制点的局部寻优区域；其中，每个控制点的局部寻优区域为该控制点能够移动的区域；S103、在初始图像上，选择一个控制点，采用移动最小二乘法在该控制点的局部寻优区域内，找到该控制点的最优位置，并采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，得到优化过程中的变形图像；S104、判断设置的控制点是否都被选择，如果否，则将优化过程中的变形图像作为初始图像，返回步骤S103继续执行对其他控制点的位置寻优，直到所有设置的控制点都被选择，最后一个控制点优化得到的优化过程中的变形图像，作为本次对齐操作的输出图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于移动最小二乘法的图像对齐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S101、在初始图像上设置多个控制点；S102、设置控制点的局部寻优区域；其中，每个控制点的局部寻优区域为该控制点能够移动的区域；S103、在初始图像上，选择一个控制点，采用移动最小二乘法在该控制点的局部寻优区域内，找到该控制点的最优位置，并采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，得到优化过程中的变形图像；S104、判断设置的控制点是否都被选择，如果否，则将优化过程中的变形图像作为初始图像，返回步骤S103继续执行对其他控制点的位置寻优，直到所有设置的控制点都被选择，最后一个控制点优化得到的优化过程中的变形图像，作为本次对齐操作的输出图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S103包括：在初始图像上，选择一个控制点，采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，并计算变换后的初始图像中比对区域的图像与目标图像中与该比对区域相对应的区域的图像的差值绝对值和；然后，所述控制点在所述局部寻优区域内移动，每移动一次，都采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，并计算变换后的初始图像中比对区域的图像与目标图像中与该比对区域相对应的区域的图像的差值绝对值和，直到所述控制点在所述局部寻优区域内移动完毕；比较所计算出的所有差值绝对值和，找到最小的差值绝对值和，其对应的控制点的位置，作为所述控制点的最优位置，并采用移动最小二乘法对初始图像的整个图像进行变换，得到所述优化过程中的变形图像；所述比对区域是由与所选择的控制点相邻的多个控制点所限定的区域，或者如果所选择的控制点与图像边界之间不存在其他控制点，则所述比对区域是由与所选择的控制点相邻的控制点与图像边界所限定的区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个控制点沿水平方向的间隔相等，和/或，沿垂直方向的间隔相等；控制点不设置在初始图像的边界上；所述控制点的局部寻优区域以控制点为区域中心，用像素区域来表示局部寻优区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括初始图像生成步骤S200：对第一图像进行图像匹配，使匹配后的第一图像尽可能与目标图像重合；其中，匹配后的第一图像作为初始图像，第一图像和目标图像是对同一场景内容进行拍摄得到的两幅图像；所述初始图像生成步骤S200在所述步骤S101之前进行。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括迭代次数设置步骤和迭代次数判断步骤；所述设置迭代次数的步骤设置迭代次数，所述设置迭代次数的步骤在步骤S101之前进行；所述迭代次数判断步骤在步骤S104之后进行，所述迭代次数判断步骤判断已经进行的迭代次数是否达到设置的迭代次数，如果已经进行的迭代次数未达到设置的迭代次数，则本次对齐操作的输出图像作为初始图像，返回步骤S101继续执行；如果已经进行的迭代次数达到设置的迭代次数，则当前对齐操作的输出图像作为最终...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺永刚，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44