一种亚像素级影像配准方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种亚像素级影像配准方法及系统。所述方法采用分阶段由粗到精的配准策略，在粗配准阶段，提取影像特征，针对影像不同区域不一致的变换情况，对目标影像和原始影像均匀分块，根据权重大小分配给影像特征不等重要性，据此拟合变换模型，高效率完成粗配准；在精配准阶段，对各影像块进行有重叠的规则划分，以粗配准阶段解算的系数为初值，修正变换模型，根据相似性测度得到各影像块最优变换模型，通过加权微调重叠区像素偏移量，实现相邻块均匀过渡，消除可能存在的微小位移对配准精度的影响，高精度完成影像的精配准。本发明专利技术所述的方法及系统在精确表达影像不同区域变换情形不一致的同时高效率实现了影像的高精度亚像素配准。

Sub-pixel image registration method and system

The invention discloses a sub-pixel image registration method and a system thereof. The method by stages from coarse to fine matching strategy for coarse registration, image feature extraction, image transform in different regions is different, the target image and the original image is divided into blocks evenly, based on the weight assigned to the image feature of unequal importance, according to the fitting model transformation and efficient completion of registration; in the refined registration phase, for each image block overlap rules partition coefficient to the coarse registration phase solution as the initial value, modified transform model, according to each image block optimal transformation model to obtain the similarity measure, the weighted pixel offset trimming overlap, to achieve uniform transition of adjacent blocks, eliminate the influence of micro displacement may the existence of the registration accuracy, fine registration precision to complete the image of the. The method and the system of the invention accurately realize the high accuracy sub-pixel registration of the image at the same time that the image varies in different regions.

【技术实现步骤摘要】
一种亚像素级影像配准方法及系统
本专利技术涉及遥感图像处理
，尤其涉及一种亚像素级影像配准方法及系统。
技术介绍
图像超分辨率重建是一种在现有红外探测器基础上提升空间分辨率的有效方法，它通过对多幅具有互补信息的低分辨率观测图像进行处理，可重构一幅或多幅高分辨率的图像。其中精确快速的配准这些低分辨率图像对于超分辨率图像重建至关重要，因此图像配准是一项基本而又关键的图像预处理技术，广泛应用在需要从多个数据源提取信息的多个领域。在过去的几十年中，来自于许多不同领域的学者从不同角度、不同应用背景出发对图像配准问题做了很多研究，对图像配准的方法给出了详细的总结和分类，但这些方法大多是像素级精度的。而对于如遥感(多模图像融合、目标检测、超分辨率图像生成)、高精度3D重建、视觉定位、医学图像等应用中的许多关键问题，依赖于更高精度的配准，即亚像素级的图像配准。而现有技术在进行影像之间亚像素配准时，往往将影像视为一个整体，认为原始和目标影像在影像不同区域符合同一变换情况，即在两幅影像配准过程中只构建单一的变换模型进行坐标转换，从而进行影像配准。但其构建的单一变换模型不能精确表达影像不同区域不一致的变换情形。那么对于影像不同区域变换情形不一致的情况，仅采用单一变换模型进行图像配准会造成配准精度低、影像模糊等问题。考虑到高分辨率影像中微小的几何差异可能造成融合影像模糊、拼接影像中出现连续地物不对接等问题，有必要专利技术一种新方法，在精确表达影像不同区域变换情形不一致的同时，实现高效率的影像亚像素级精配准。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种亚像素级影像配准方法及系统，通过对影像分块构建变换模型表达影像不同区域不一致的变换情况，并采用由粗到精的亚像素配准方法，高效率实现影像的高精度亚像素配准。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种亚像素级影像配准方法，所述方法包括：获取具有互补信息的第一影像和第二影像之间的匹配特征点对，所述第一影像和所述第二影像尺寸相同；将所述第一影像均匀划分为多个第一影像块，将所述第二影像均匀划分为多个第二影像块，所述第一影像块与所述第二影像块数量相同；根据所述第一影像内的匹配特征点和所述第一影像块的中心像素点坐标之间的距离确定各个所述匹配特征点的最终权重；根据所述最终权重构建每个所述第一影像块与对应的所述第二影像块之间的块变换模型；根据所述匹配特征点和所述最终权重计算多个所述块变换模型对应的多个第一变换系数；将所述第一影像块按照设定的重叠度划分为第一影像子块，将所述第二影像块按照相同的所述重叠度划分为第二影像子块，所述第一影像子块与所述第二影像子块数量相同，相邻的各所述第一影像子块之间具有设定的重叠度大小的重叠区域，相邻的各所述第二影像子块之间也具有相同重叠度大小的重叠区域；根据所述第一影像子块与所述第一影像块之间的重叠范围选择相应的所述第一变换系数，以所述第一变换系数为初值计算第一变换系数改正值；根据所述第一变换系数和所述第一变换系数改正值计算第二变换系数；根据所述第二变换系数进行各所述第一影像子块和各所述第二影像子块之间的坐标转换，得到多个变换后的第二影像子块，所述多个变换后的第二影像子块组成首次变换后的第二影像；采用双线性插值算法实现所述首次变换后的第二影像的重采样，得到所述第二影像首次配准后的第一配准影像；计算所述第一配准影像与所述第一影像之间的相似性测度值；当所述相似性测度值达到最大值时，获取使所述相似性测度值达到最大值的所述第二变换系数为最优变换系数；根据所述第一影像子块的中心像素和所述重叠区域的像素计算偏移量分配权重；根据所述偏移量分配权重修正所述重叠区域的各像素的坐标偏移量；根据所述最优变换系数和所述坐标偏移量计算最终变换系数；根据所述最终变换系数进行所述重叠区域的坐标转换，根据所述最优变换系数进行相邻的所述第一影像子块之间的非重叠区域的坐标转换，得到第二次变换后的第二影像；采用双线性插值算法实现所述第二次变换后的第二影像的重采样，得到所述第二影像第二次配准后的最终配准影像。可选的，所述根据所述第一影像内的匹配特征点和所述第一影像块的中心像素点坐标之间的距离确定各个所述匹配特征点的最终权重，具体包括：对每一个所述第一影像块，根据所述第一影像内的匹配特征点和所述第一影像块的中心像素点坐标之间的距离计算各个所述匹配特征点的权重，所述权重的计算式为：其中，(x*,y*)表示所述第一影像块的中心像素点的坐标，(xi,yi)表示所述匹配特征点的坐标，N表示特征点对数量；获取所述匹配特征点的权重补偿系数；获取所述权重补偿系数和所述权重中较大的值作为第i个所述匹配特征点的最终权重，所述最终权重表示为：wi＝max[w,α]，其中w表示所述权重，α表示所述权重补偿系数。可选的，所述根据所述最终权重构建每个所述第一影像块与对应的所述第二影像块之间的块变换模型，具体包括：根据所述最终权重构建所述第一影像和所述第二影像之间的变换模型，所述变换模型表示为：其中，(x',y')表示所述第二影像中第(i,j)块所述第二影像块中的所述匹配特征点坐标，(x,y)表示所述第一影像中对应的第(i,j)块所述第一影像块中的所述匹配特征点坐标，fijx表示第(i,j)块所述第二影像块和第(i,j)块所述第一影像块之间水平方向的变换模型，fijy表示第(i,j)块所述第二影像块和第(i,j)块所述第一影像块之间竖直方向的变换模型；选择透视变换模型作为所述水平方向和所述竖直方向的变换模型，拟合所述第一影像和所述第二影像之间的几何位置关系，分块构建每个所述第一影像块与对应的所述第二影像块之间的块变换模型，由所述水平方向的变换模型和所述竖直方向的变换模型共同组成的所述块变换模型表示为：其中，(x',y')表示第(i,j)块所述第二影像块中的所述匹配特征点坐标，(x,y)表示对应的第(i,j)块所述第一影像块中的所述匹配特征点坐标。可选的，所述根据所述匹配特征点和所述最终权重计算多个所述块变换模型对应的多个第一变换系数，具体包括：根据所述匹配特征点和所述最终权重计算各所述第一影像块和各所述第二影像块之间各所述块变换模型的各第一变换系数，所述第一变换系数的求解公式为：其中，s.t.||h||＝1，表示所述第一变换系数，即wi表示第i个所述匹配特征点的所述最终权重，N表示特征点对数量，mi表示第i个所述匹配特征点对的外积；对所述影像块中的每一对所述匹配特征点对构建所述第一变换系数的求解公式，通过最小二乘法解算得到多个所述块变换模型对应的多个所述第一变换系数。可选的，所述将所述第一影像块按照设定的重叠度划分为第一影像子块，具体包括：设定相邻的两块所述第一影像块之间横向和纵向重叠区域的像素数目，分别在水平和竖直方向按照所述重叠像素数目扩展，得到划分后的所述第一影像子块。可选的，所述判断所述相似性测度值是否达到最大值，还包括：当所述判断结果表示所述相似性测度值未达到最大值且计算次数N小于设定的迭代次数M时，将第N-1次计算得到的所述第二变换系数作为第N次计算所述第一变换系数改正值的初值，经过第N次计算得到第N次的第二变换系数；根据所述第N次的第二变换系数进行各所述第一影像子块和各所述第二影像子块之间的坐标转换，得到多个第N次变换后的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种亚像素级影像配准方法，其特征在于，所述方法包括：获取具有互补信息的第一影像和第二影像之间的匹配特征点对，所述第一影像和所述第二影像尺寸相同；将所述第一影像均匀划分为多个第一影像块，将所述第二影像均匀划分为多个第二影像块，所述第一影像块与所述第二影像块数量相同；根据所述第一影像内的匹配特征点和所述第一影像块的中心像素点坐标之间的距离确定各个所述匹配特征点的最终权重；根据所述最终权重构建每个所述第一影像块与对应的所述第二影像块之间的块变换模型；根据所述匹配特征点和所述最终权重计算多个所述块变换模型对应的多个第一变换系数；将所述第一影像块按照设定的重叠度划分为第一影像子块，将所述第二影像块按照相同的所述重叠度划分为第二影像子块，所述第一影像子块与所述第二影像子块数量相同，相邻的各所述第一影像子块之间具有设定的重叠度大小的重叠区域，相邻的各所述第二影像子块之间也具有相同重叠度大小的重叠区域；根据所述第一影像子块与所述第一影像块之间的重叠范围选择相应的所述第一变换系数，以所述第一变换系数为初值计算第一变换系数改正值；根据所述第一变换系数和所述第一变换系数改正值计算第二变换系数；根据所述第二变换系数进行各所述第一影像子块和各所述第二影像子块之间的坐标转换，得到多个变换后的第二影像子块，所述多个变换后的第二影像子块组成首次变换后的第二影像；采用双线性插值算法实现所述首次变换后的第二影像的重采样，得到所述第二影像首次配准后的第一配准影像；计算所述第一配准影像与所述第一影像之间的相似性测度值；当所述相似性测度值达到最大值时，获取使所述相似性测度值达到最大值的所述第二变换系数为最优变换系数；根据所述第一影像子块的中心像素和所述重叠区域的像素计算偏移量分配权重；根据所述偏移量分配权重修正所述重叠区域的各像素的坐标偏移量；根据所述最优变换系数和所述坐标偏移量计算最终变换系数；根据所述最终变换系数进行所述重叠区域的坐标转换，根据所述最优变换系数进行相邻的所述第一影像子块之间的非重叠区域的坐标转换，得到第二次变换后的第二影像；采用双线性插值算法实现所述第二次变换后的第二影像的重采样，得到所述第二影像第二次配准后的最终配准影像。...

【技术特征摘要】
1.一种亚像素级影像配准方法，其特征在于，所述方法包括：获取具有互补信息的第一影像和第二影像之间的匹配特征点对，所述第一影像和所述第二影像尺寸相同；将所述第一影像均匀划分为多个第一影像块，将所述第二影像均匀划分为多个第二影像块，所述第一影像块与所述第二影像块数量相同；根据所述第一影像内的匹配特征点和所述第一影像块的中心像素点坐标之间的距离确定各个所述匹配特征点的最终权重；根据所述最终权重构建每个所述第一影像块与对应的所述第二影像块之间的块变换模型；根据所述匹配特征点和所述最终权重计算多个所述块变换模型对应的多个第一变换系数；将所述第一影像块按照设定的重叠度划分为第一影像子块，将所述第二影像块按照相同的所述重叠度划分为第二影像子块，所述第一影像子块与所述第二影像子块数量相同，相邻的各所述第一影像子块之间具有设定的重叠度大小的重叠区域，相邻的各所述第二影像子块之间也具有相同重叠度大小的重叠区域；根据所述第一影像子块与所述第一影像块之间的重叠范围选择相应的所述第一变换系数，以所述第一变换系数为初值计算第一变换系数改正值；根据所述第一变换系数和所述第一变换系数改正值计算第二变换系数；根据所述第二变换系数进行各所述第一影像子块和各所述第二影像子块之间的坐标转换，得到多个变换后的第二影像子块，所述多个变换后的第二影像子块组成首次变换后的第二影像；采用双线性插值算法实现所述首次变换后的第二影像的重采样，得到所述第二影像首次配准后的第一配准影像；计算所述第一配准影像与所述第一影像之间的相似性测度值；当所述相似性测度值达到最大值时，获取使所述相似性测度值达到最大值的所述第二变换系数为最优变换系数；根据所述第一影像子块的中心像素和所述重叠区域的像素计算偏移量分配权重；根据所述偏移量分配权重修正所述重叠区域的各像素的坐标偏移量；根据所述最优变换系数和所述坐标偏移量计算最终变换系数；根据所述最终变换系数进行所述重叠区域的坐标转换，根据所述最优变换系数进行相邻的所述第一影像子块之间的非重叠区域的坐标转换，得到第二次变换后的第二影像；采用双线性插值算法实现所述第二次变换后的第二影像的重采样，得到所述第二影像第二次配准后的最终配准影像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一影像内的匹配特征点和所述第一影像块的中心像素点坐标之间的距离确定各个所述匹配特征点的最终权重，具体包括：对每一个所述第一影像块，根据所述第一影像内的匹配特征点和所述第一影像块的中心像素点坐标之间的距离计算各个所述匹配特征点的权重，所述权重的计算式为：其中，(x*,y*)表示所述第一影像块的中心像素点的坐标，(xi,yi)表示所述匹配特征点的坐标，N表示特征点对数量；获取所述匹配特征点的权重补偿系数；获取所述权重补偿系数和所述权重中较大的值作为第i个所述匹配特征点的最终权重，所述最终权重表示为：wi＝max[w,α]，其中w表示所述权重，α表示所述权重补偿系数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述最终权重构建每个所述第一影像块与对应的所述第二影像块之间的块变换模型，具体包括：根据所述最终权重构建所述第一影像和所述第二影像之间的变换模型，所述变换模型表示为：其中，(x',y')表示所述第二影像中第(i,j)块所述第二影像块中的所述匹配特征点坐标，(x,y)表示所述第一影像中对应的第(i,j)块所述第一影像块中的所述匹配特征点坐标，fijx表示第(i,j)块所述第二影像块和第(i,j)块所述第一影像块之间水平方向的变换模型，fijy表示第(i,j)块所述第二影像块和第(i,j)块所述第一影像块之间竖直方向的变换模型；选择透视变换模型作为所述水平方向和所述竖直方向的变换模型，拟合所述第一影像和所述第二影像之间的几何位置关系，分块构建每个所述第一影像块与对应的所述第二影像块之间的块变换模型，由所述水平方向的变换模型和所述竖直方向的变换模型共同组成的所述块变换模型表示为：其中，(x',y')表示第(i,j)块所述第二影像块中的所述匹配特征点坐标，(x,y)表示对应的第(i,j)块所述第一影像块中的所述匹配特征点坐标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配特征点和所述最终权重计算多个所述块变换模型对应的多个第一变换系数，具体包括：根据所述匹配特征点和所述最终权重计算各所述第一影像块和各所述第二影像块之间各所述块变换模型的各第一变换系数，所述第一变换系数的求解公式为：其中，s.t.||h||＝1，表示所述第一变换系数，即wi表示第i个所述匹配特征点的所述最终权重，N表示特征点对数量，mi表示第i个所述匹配特征点对的外积；对所述影像块中的每一对所述匹配特征点对构建所述第一变换系数的求解公式，通过最小二乘法解算得到多个所述块变换模型对应的多个所述第一变换系数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一影像块按照设定的重叠度划分为第一影像子块，具体包括：设定相邻的两块所述第一影像块之间横向和纵向重叠区域的像素数目，分别在水平和竖直方向按照所述重叠像素数目扩展，得到划分后的所述第一影像子块。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈焕锋，冯蕊涛，李星华，周春平，李小娟，杨灿坤，郭姣，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：北京,11