一种多图自动配准及融合拼接方法技术

一种多图自动配准及融合拼接方法,首先对乱序图像通过多尺度Retinex方法增强；接着图像间用对数极坐标变换改进的相位相关算法互匹配，计算缩放、旋转和平移参数，粗估计图像间重叠区域，并根据冲激函数能量峰值大小制定排序规则；然后通过SUFR算法提取待配准重叠区域特征点，改进随机抽样一致算法精确提纯匹配点对，优化模型参数，建立图像间变换矩阵，依次拼接序列图像；最后利用NSCT变换算法并制定融合策略进一步对拼接图像作融合处理，输出融合后的拼接图像；该方法改善了因多图手工排序困难、图像细节模糊、分辨率低、噪声高、照度不均等问题对图像配准和拼接的影响，对节省成像设备开销以及医务人员准确诊断提供了帮助，在辅助医学成像领域有良好的应用前景。

A multi image automatic registration and fusion splicing method

A multi image automatic registration and fusion splicing method, firstly the disordered image enhanced by multi-scale Retinex method; then the image using log polar transform phase correlation algorithm improved mutual matching calculation, zoom, rotation and translation parameters, rough estimation of image overlap, and according to the impulse function energy peak value making collation; then the SUFR algorithm to extract the feature points registration of overlapping area, improved random sample consensus algorithm for precise purification of the matching points and optimize the parameters of the model, establish the image transformation matrix, followed by splicing sequence image; finally using NSCT transform algorithm and develop further fusion strategy of the mosaic image fusion processing, the fused image mosaic output; the improved method for multi hand sorting difficulties, the details of the image fuzzy, low resolution, high noise and uneven illumination. The effect of title on image registration and stitching helps to save the overhead of imaging equipment and medical staff accurate diagnosis. It has a good application prospect in the field of assisted medical imaging.

【技术实现步骤摘要】
一种多图自动配准及融合拼接方法
本专利技术涉及机器视觉、图像处理
，尤其是涉及一种多图自动配准及融合拼接方法；
技术介绍
目前，大部分医疗成像设备拍摄的图像都是局部图片，视野受限，全景图像设备价格昂贵，难以推广使用；利用图像拼接技术生成全景图片，成本低、效果好，提供整体目标图像，便于医务人员更好地进行诊断和治疗，在X射线成像、超声检查等方面均可以使用；近年来，拼接技术在国内外取得很大进展，常用配准方法包括变换域匹配、灰度匹配、特征匹配、模板匹配等，通过计算图像间变换参数，将多幅待拼接图像图像变换坐标系，实现拼接；由于医学成像受电子噪声以及射线本身易散射，拍摄位置差异、光照和人体组织固有的复杂因素影响，往往造成图像细节模糊、分辨率低、亮度暗、对比度差的现象出现，常用的配准拼接方法效果并不理想，且多图拼接通常需要人工参与选择，特别是对于医学显微图像，甚至由上百幅图像拼接成一个目标，数据量、工作量极大，且方向、重叠区域位置很难把握，因此，针对医学图像的特殊性，目前的拼接方法很难满足。本专利技术针对医学图像的特殊性，提出一种多图自动配准及融合拼接方法，方法通过多尺度Retinex方法增强多幅图像，之后利用改进的相位相关互功率谱快速估计重叠区域，减少配准范围的同时通过冲激函数能量峰值大小实现多图自动排序，接着通过SUFR局部特征提取算法提取待配准区域特征点，改进随机抽样一致算法精确提纯匹配点对，优化模型参数，建立图像变换矩阵实现拼接，最后针对接缝明显的现象，利用NSCT变换算法并制定融合策略进一步对图像融合处理，使得图像接缝过渡平滑自然。
技术实现思路
为了解决由于医学成像的特殊性，现有配准及融合拼接方法存在的不足的问题，本专利技术提供一种多图自动配准及融合拼接方法，该方法很大程度改善了因多图手工排序困难、图像细节模糊、分辨率低、噪声高、照度不均等问题对图像配准和拼接的影响，对节省成像设备开销以及医务人员准确诊断提供了帮助，与传统相比有明显优势，在辅助医学成像领域有着良好的应用前景。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种多图自动配准及融合拼接方法，其方法步骤为:1.输入未排序的图像序列，通过多尺度Retinex方法增强图像细节，提高对比度；2.接着图像间用对数极坐标变换改进的相位相关算法互匹配，计算缩放、旋转和平移参数，粗估计图像间重叠区域，并根据冲激函数能量峰值大小制定排序规则,实现多图自动排序；3.然后通过SUFR算法提取待配准重叠区域特征点，改进随机抽样一致算法精确提纯匹配点对，优化模型参数，建立图像间变换矩阵，依次拼接序列图像；4.最后利用NSCT变换算法并制定融合策略，通过多尺度分解后的低频、高频子带进一步对拼接图像进行图像融合处理，输出融合后的拼接图像。本专利技术有益效果：一种多图配准及拼接融合方法，该方法很大程度改善了因电子噪声和射线本身易散射造成的图像细节模糊、分辨率低、噪声高、照度不均等问题对图像配准和拼接的影响，解决拍摄位置差异问题，对节省成像设备开销以及医务人员准确诊断提供了帮助，与传统相比有明显优势，在辅助医学成像领域有着良好的应用前景。附图说明图1为本专利技术Retinex方法增强前后比较图；其中:(a)原图像；(b)原图直方图；(c)增强后图像；(d)增强后图像直方图。图2为本专利技术冲激函数能量分布图；其中:图(a)和(b)为两幅不同位置人体肺部图像，图(c)为图(b)增加噪声、改变照度等处理的结果，图(d)为图(a)和图(b)对数极坐标变换改进的相位相关法冲激函数能量分布情况；图(e)是图(a)和图(c)冲激函数能量分布情。图3为本专利技术精确提纯处理匹配图；其中:(a)阈值0.4匹配；(b)阈值0.7匹配；(c)提纯后匹配；(d)光照改变匹配；(e)旋转缩放匹配；(f)模糊匹配。图4为本专利技术胯骨自动排序前序列图。图5为本专利技术胯骨自动排序后序列图。图6为融合拼接比较图；其中:(a)直接拼接；(b)平均梯度融合拼接；(c)小波变换融合拼接；(d)本专利技术拼接。具体实施方式一种多图自动配准及融合拼接方法，其具体实施步骤如下：(1)输入未排序的图像序列，通过多尺度Retinex方法增强图像细节，提高对比度；包括如下步骤：(1.1)将原始图像I(x,y)中像素点分解为两个独立的部分：周围环境亮度决定的入射照度分量L(x,y)和物体表面反射率决定的反射分量R(x,y)，原始图像表示为：I(x,y)＝L(x,y)*R(x,y)；其中L(x,y)决定像素的动态范围，反映缓慢变化的低频信息，R(x,y)决定像素的内在性质，反映高频细节信息；(1.2)利用对数分离入射、反射分量，单尺度Retinex的公式表示如下：上式中(x,y)是像素点的坐标，第i个通道中像素值为Ii(x,y)，其中i＝0,1,2...N，通道个数为N，N＝1表示灰度图像，N＝3表示彩色图像，i取1,2,3分别表示R、G、B三通道，*是卷积符号，高斯环绕函数其中r＝x2+y2，λ为常数，c是环绕尺度,需满足条件∫∫F(x,y)dxdy＝1，其中环绕尺度c值若小，则高斯模板半径小，图像细节增强明显，动态压缩范围大，但颜色失真明显；c值若大，颜色丰富，真实性好，但动态压缩范围和局部细节减弱，多尺度Retinex可以更好地兼顾了色彩保真度、动态压缩范围、图像局部细节等方面的一致性，并消除中低尺度光晕化问题；(1.3)多尺度Retinex表示为单尺度Retinex输出结果的加权求和，多尺度Retinex公式表示如下：其中K表示环绕尺度的个数，高斯函数权值为Wk，K＝1时即退化为单尺度Retinex，此时W1＝1；本专利技术将高、中、低三个尺度合并，取K＝3，W1＝W2＝W3＝13；本专利技术环绕尺度c的高、中、低三个尺度取值分别为120、80、40；(1.4)将ri多(x,y)从对数域向实数域转换可得反射图像Ri(x,y),若图像为彩色图像，则分别在R、G、B三通道计算后合成，若图像为灰度图像，则对灰度值按以上步骤计算即可。(2)图像间用对数极坐标变换改进的相位相关算法互匹配，计算缩放、旋转和平移参数，粗估计图像间重叠区域，并根据冲激函数能量峰值大小制定排序规则，实现多图自动排序；包括如下步骤：(2.1)利用对数极坐标变换改进的相位相关算法互匹配图像，可以解决原相位相关算法不适用于图像发生旋转、缩放情况，计算出缩放、旋转和平移参数，提高不同环境的鲁棒性并粗估计出图像间重叠区域，具体步骤如下：a.设图像I1(x,y),I2(x,y)傅里叶变换后为I1′(u,v),I2′(u,v)，当I1，I2存在平移、旋转和缩放位移时，设λ为缩放比例，θ0为旋转角度，Δx和Δy为平移距离；b.将图像所在空间变换到对数极坐标空间，之后可以将图像间的缩放比例λ和旋转角度θ0表示为对数极坐标下的加减运算，如式(3)所示，其中η0＝logλ，M1和M2分别为I1′和I2′的模；M2(η,θ)＝M1(η-η0,θ-θ0)(3)d.对上式(3)运用相位相关算法，由公式(4)计算图像互功率谱，将右边反傅里叶变换，得到冲激函数，其中M*2(u,v)为M2(u,v)复共轭，冲激函数峰值的位置即表示缩放比例和旋转角度，将I2按照求取的缩放比例和旋转角度的大小反变换后，和I1再次进行相位相关本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多图自动配准及融合拼接方法，其方法步骤特征在于：(1).输入未排序的图像序列，通过多尺度Retinex方法增强图像细节，提高对比度；(2).接着图像间用对数极坐标变换改进的相位相关算法互匹配，计算缩放、旋转和平移参数，粗估计图像间重叠区域，并根据冲激函数能量峰值大小制定排序规则,实现多图自动排序；(3).然后通过SUFR算法提取待配准重叠区域特征点，改进随机抽样一致算法精确提纯匹配点对，优化模型参数，建立图像间变换矩阵，依次拼接序列图像；(4).最后利用NSCT变换算法并制定融合策略，通过多尺度分解后的低频、高频子带进一步对拼接图像进行图像融合处理，输出融合后的拼接图像。

【技术特征摘要】
1.一种多图自动配准及融合拼接方法，其方法步骤特征在于：(1).输入未排序的图像序列，通过多尺度Retinex方法增强图像细节，提高对比度；(2).接着图像间用对数极坐标变换改进的相位相关算法互匹配，计算缩放、旋转和平移参数，粗估计图像间重叠区域，并根据冲激函数能量峰值大小制定排序规则,实现...

【专利技术属性】
技术研发人员：厉丹，鲍蓉，肖理庆，党向盈，
申请(专利权)人：徐州工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32