基于量子粒子群的VideoSAR帧间配准方法技术

本发明专利技术属于图像处理技术领域，公开了基于量子粒子群的VideoSAR帧间配准方法，该方法包括如下步骤：获取待配准的SAR浮动图像和对应的参考图像；利用量子粒子群算法求取变换参数，对浮动图像进行变换；将图像的像素点作为多维点集，点集包含某单像素点与其邻域的点，利用点集构造多维直方图，计算参考图像和变换图像之间的区域互信息；当区域互信息不随迭代次数变化而达到最大时，则此时的配准参数为最优配准参数；利用最优配准参数对浮动图像进行图像配准，得到配准后的SAR图像。本发明专利技术能够快速摆脱局部最优向全局收敛、覆盖整个搜索空间，从而有效提高配准精度和配准速度。

【技术实现步骤摘要】
基于量子粒子群的VideoSAR帧间配准方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及基于量子粒子群的VideoSAR帧间配准方法，用于两幅或者多幅图像的高精度快速配准，可以有效解决传统配准方法中容易陷入局部极值和难以覆盖整个搜索空间的问题，从而有效提高配准精度和配准速度。
技术介绍
图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。图像配准在目标检测、特征匹配，肿瘤检测、病变定位、地质勘探等领域都有广泛的应用。由于传统方法容易陷入局部极值导致变换参数的错误估计，另外也难以覆盖整个搜索空间，因此研究收敛速度快、配准精度高的图像配准方法具有重要的意义。目前，现有技术中主要的配准方法为基于互信息的配准方法和标准粒子群算法。基于互信息的配准方法优势在于不用考虑图像数据显著几何特征，因而避免了特征提取带来的额外误差，且能够实现图像的自动配准。然而，该方法容易陷入局部极值导致变换参数的错误估计。标准粒子群算法优势在于通俗易懂，同时赋予每个粒子自我学习和总结的特性以提升算法效率。但是粒子的飞行速度受到限制，导致难以充分覆盖整个搜索空间等问题。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于量子粒子群的VideoSAR帧间配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取待配准的SAR浮动图像和对应的参考图像；步骤2，利用量子粒子群算法求取变换参数，对浮动图像进行变换；步骤3，计算参考图像和步骤2中得到的变换图像之间的区域互信息；步骤4，当区域互信息不随迭代次数变化而达到最大时，则此时的配准参数为最优配准参数；步骤5，利用最优配准参数进行图像配准，得到配准后的SAR图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于量子粒子群的VideoSAR帧间配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取待配准的SAR浮动图像和对应的参考图像；步骤2，利用量子粒子群算法求取变换参数，对浮动图像进行变换；步骤3，计算参考图像和步骤2中得到的变换图像之间的区域互信息；步骤4，当区域互信息不随迭代次数变化而达到最大时，则此时的配准参数为最优配准参数；步骤5，利用最优配准参数进行图像配准，得到配准后的SAR图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2具体包括以下子步骤：(2a)在搜索空间中初始化粒子的旋转角度γ、X方向平移量Tx、Y方向平移量Ty构成解空间X，随机分配n个粒子在解空间中的位置，粒子个数为n，最大迭代步数为itermax；(2b)由目标函数C(R,T)计算代价函数值；其中，xi为浮动图像X中的控制点，个数为N；yi为浮动图像Y中的系列控制点，个数为M；R为3个轴向上的平移变换；(2c)计算粒子的平均最好位置C(t)，更新局部最优值和全局最优值；(2d)利用(2c)得到的粒子平均最好位置C(t)计算随机点pi,j(t)，更新粒子的位置Xi,j(t+1)；Xi,j(t+1)＝pi,j(t)±α·|Cj(t)-Xi,j(t)|·...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾操，李力新，陈佳东，王鑫涛，刘青燕，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61