本发明专利技术是一种基于改进的结构相似度的二值化图像配准方法，首先将参考图像和浮动图像转化为二值图像。经过粗配准后以粗配准参数对浮动图像做几何变换得到新的二值浮动图像，再采用Powell优化算法并以改进的结构相似度作为配准的测度函数进行精配准。最后以精配准所得参数再对新浮动图像进行空间几何变换，然后与二值化参考图像融合显示配准结果。本发明专利技术对现有的结构相似度函数定义公式进行了改进，首次将改进后的函数用于二值化图像配准，提供了一个比较通用、鲁棒性的算法，能够达到像素级配准。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像配准方法
，特别涉及一种。
技术介绍
基于像素灰度的配准方法，一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有的灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度，常用的测度函数有均方和误差、相关系数和(归一化)互信息等，互信息是1995年Viola等人和Collignon等人提出的， 作为配准测度函数，近年来成为研究的热点之一，算法通过不断改进也能够达到亚像素级配准，但局部极值会导致配准不稳定，尤其是多模态图像配准。由^iou Wang和Alan C. Bovik等人基于人类视觉系统特点提出的结构相似度 (Zhou Wang, A C Bovik , H R Sheikh, E P Simoncelli. Image quality assessment from error visibility to structural similarity. IEEE Transactions on Image processing, 2004,13 (4) :600-612.)，以往都用来评估图像质量，比如图像去噪后的质量评估等。结构相似度模型是基于图像局部亮度、对比度、结构信息三个部分相关性比较，定义为= [i(i,r)r - [cixjf .[s(ir，r)F ,, 2μχμγ + C1i(，Y、) = —r-r-已U^+^.+C12 CTyCTv + C,ciJJ) = η χ F,^€『0,11其中χ，γ代表原始(或参考)图像块与待评估的(或浮动)图像块，Km,,分别表示χ与Υ的亮度相关函数、对比度相关函数和结构相关函数，这三项是相互独立的；α、々、；K >0，这3个参量用来调整亮度、对比度和结构信息的权重，为简化表达，取 ￠^=^=7 = 1; μχ、βγ、 、CTf、Ctjq,分别表示X、Y的局部亮度均值、标准差与协方差； C1、C2、C3为小的正常数，以防止分母为零而出现不稳定，其中C1 = (KlLf、C2 = (K2E)2、 C3 =C2/2, Z1、& 1，L是像素的动态范围(若是8位灰度图像则L=25Q。SSIM简化为SSIM(XJ) γ + Liyt +. C· ι )( + σ^ + C2结构相似度在进行计算时采用滑动窗口方法，首先按照式(5)计算各个窗口内的结构相似度，然后对所有图像块进行累加平均得到平均结构相似度MSSIM ι MMSSIM = ^y SSlM(XiJr) Mjf1J jJ通常仍简写为SSIM。其中M代表图像块的数量。如果直接采用由^iou Wang和Alan C. Bovik等人提出的结构相似度SSIM做图像配准的目标函数(Cost Function Optimizer)，只能配准单模态图像，而无法解决多模态图像配准问题，这是因为对于多模态图像，由于图像内容差异较大，即使完全对齐，SSIM — 般也不等于1，在Cr2y <0时SSIM反而下降。这一点通过配准曲线得到了证实。另一方面，虽然由Siou Wang和Alan C. Bovik等人提出的结构相似度函数中要求 1，但在用来评估图像质量时，一般取K1=O. 01，K2=O. 03 (参见公开号为CN102169576A的中国专利技术专利申请)，而图形配准实验证明，如果K1X). 000001, K2X). 000003，用于二值化图像配准时易陷入局部极值，使配准失败。
技术实现思路
专利技术所要解决的技术问题，通过提供一种法，对现有技术的结构相似度函数进行改进，在粗配准误差较大，精度下降的前提下， 配准的图形仍达到像素级配准。本专利技术的技术方案如下一种，其特征在于配准步骤如下 步骤1，读入图像，分别作为参考图像和浮动图像；步骤2，图像二值化利用灰度图像阈值函数确定阈值，然后加以修正，分别将参考图像和浮动图像转化为二值图像；步骤3，采用主轴质心法粗配准通过图像的一阶矩求得图像质心，再通过二阶中心矩求得主轴与坐标系的夹角，以此得到粗配准的4个参数值，以粗配准参数对二值化浮动图像进行空间几何变换，所得图像作为新的浮动图像；步骤4，采用Powell优化算法精配准以二值化参考图像和步骤3得到的浮动图像作为待配准两图像，以改进的结构相似度作为配准测度函数，优化起始点为 = ，其中一维优化算法采用布伦特(Brent)方法，4个参数的搜索步长对应为，搜索的动态范围len=20，迭代精度eSO.OOOl ；步骤5以精配准所得4参数对步骤3得到的新浮动图像进行空间几何变换，然后与二值化参考图像融合显示配准结果； 其中测度函数如下 SSai(XF) = U(XJ)T -KXFf式中，i關=2m €，，。yC；; e，权利要求1.一种，其特征在于配准步骤如下 步骤1，读入图像，分别作为参考图像和浮动图像；步骤2，图像二值化利用灰度图像阈值函数确定阈值，然后加以修正，分别将参考图像和浮动图像转化为二值图像；步骤3，采用主轴质心法粗配准通过图像的一阶矩求得图像质心，再通过二阶中心矩求得主轴与坐标系的夹角，以此得到粗配准的4个参数值，以粗配准参数对二值化浮动图像进行空间几何变换，所得图像作为新的浮动图像；步骤4，采用Powell优化算法精配准以二值化参考图像和步骤3得到的浮动图像作为待配准两图像，以改进的结构相似度作为配准测度函数，优化起始点为 = ，其中一维优化算法采用布伦特(Brent) 方法，4个参数的搜索步长对应为，搜索的动态范围len=20，迭代精度 e <0.0001 ；步骤5以精配准所得4参数对步骤3得到的新浮动图像进行空间几何变换，然后与二值化参考图像融合显示配准结果； 其中测度函数如下式中，KXX)= Tir^+^ €_， C(XJ)= yd e，βχ +ZiF+^l+ Cr^ +C2Icrx,, I+C3 +C3其中，X，Y分别代表参考图像块与浮动图像块，KXJ) , c(X，Y) ,分别表示X与Y的亮度相关函数、对比度相关函数和结构相关函数，α、应、X用来调整亮度、对比度和结构信息的权重 >0、於>0、y>0，~、柃、巧、O1^CTjor分别表示X、Y的局部亮度均值、标准差与协方差；Cf1=(I1Z)2、C2 = (K2L)2、Q = C2/2 , L是像素的动态范围， K1 ^ 0. 000001，K2 ^ 0. 000003。2.如权利要求1所述的，其特征在于 K1=O. 000001, K2=O. 000003。全文摘要本专利技术是一种，首先将参考图像和浮动图像转化为二值图像。经过粗配准后以粗配准参数对浮动图像做几何变换得到新的二值浮动图像，再采用Powell优化算法并以改进的结构相似度作为配准的测度函数进行精配准。最后以精配准所得参数再对新浮动图像进行空间几何变换，然后与二值化参考图像融合显示配准结果。本专利技术对现有的结构相似度函数定义公式进行了改进，首次将改进后的函数用于二值化图像配准，提供了一个比较通用、鲁棒性的算法，能够达到像素级配准。文档编号G06T7/00GK102509303SQ20111037286公开日2012年6月20日 申请日期2011年11月22日 优先权日2011年11月22日专利技术者李京娜, 王刚, 王素文, 马秋明 申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李京娜，王刚，王素文，马秋明，
申请(专利权)人：鲁东大学，
类型：发明
国别省市：
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