一种平移扫描设备的图像配准算法的优化方法技术

本发明专利技术提供一种平移扫描设备的图像配准算法的优化方法，所述方法包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种平移扫描设备的图像配准算法的优化方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种平移扫描设备的图像配准算法的优化方法
。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，使用计算机图像处理技术变得越来越流行
。
图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像
、
计算机视觉等领域具有重要意义
。
图像拼接的输出是两个输入图像的并集
。
在终端平台完成图像拼接对拼接算法性能有相当要求
。
[0003]图像拼接基本包括四个步骤：特征点选取，图像配准，单应矩阵计算，变形和图像融合
。
其中图像配准是图像融合的一个预处理步骤，精确的图像配准对可以获得更好的图像拼接融合效果，并且高速的配准算法在实时拼接中起到非常重要的作用
。
[0004]现有技术中，图像拼接基本包括四个步骤：特征点选取，图像配准，单应矩阵计算，变形和图像融合
。
具体地，
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种平移扫描设备的图像配准算法的优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1.
特征提取：对图像使用特征提取算法
FAST
提取特征点，并使用
BRIEF
计算每个特征点的特征描述子；
S2.
图像匹配
:
在图像相似性度量时加入几何约束条件，当满足约束条件，才进行相似性度量，而不满足约束添加的点对不进行度量；在搜索最大相似性前过滤掉不合理的点对，得到匹配点对；
S3.
单应矩阵运算：使用匹配点计算单应矩阵
Homography
，所述单应矩阵
Homography
就是将一张图像上的点映射到另一张图像上对应点的
3x3
变换矩阵，该矩阵表示为下
:
假设在第一张图
A
上的点坐标
(xa,ya),
匹配图
B
上点
(xb,yb)
；两个点有对应关系：用步骤
S2
计算的匹配点对，使用
SVD
分解该方程组，
H
有8个未知数，至少用4个匹配点对求解，得到单应矩阵
H
；
S4.
图像变形和融合：根据计算出的单应矩阵
H
，逐个计算图
A
中点
(xa,ya)
中的点对应到图
B
坐标系中的坐标
(xb,yb)
，式中
wb
和
wa
为1：由于是水平扫描图像，故不考虑旋转分量；且是融合前后两帧图像，
A
图相对于
B
图沿单一水平方向移动，此处融合只需简单的像素拼接即可，
C
为拼接结果图，令
C
＝
B
，逐点执行：
C(xb,yb)
＝
A(xa,ya)
；即可完成将两张图拼接成一张图片
。2.
根据权利要求1所述的一种平移扫描设备的图像配准算法的优化方法，其特征在于，所述步骤
S2
进一步包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘倩，邱东升，
申请(专利权)人：北京君正集成电路股份有限公司，
类型：发明
国别省市：