[发明专利]基于运动目标轨迹的动态图像配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理技术领域的配准方法，具体是一种基于运动目标轨迹的动态图像配准方法。

背景技术

图像配准，即对在不同时间、用不同探测器、从不同视角获得的同一个场景的单幅图象或多帧图像，利用图像中公有的景物进行匹配的过程。对单幅图像的匹配称为静态图像配准，对连续多帧图像的匹配，称为动态图像配准。

静态图像配准需要解决的问题是两幅图像在空间域上的对应关系，主要有基于灰度的配准方法(如基于互相关、互信息的图像配准方法)、基于频域的配准方法(如基于快速傅立叶变换、小波变换、金字塔变换的图像配准方法)、基于特征(这里的特征指边缘、角点、轮廓或者面目标等)的配准方法。然而在实际应用中，有时需要同时考虑两幅图像在时间域上的对应关系，这反映为动态图像配准问题。与静态图像配准相比，动态图像配准不但需要求解两个或多个图像序列之间的空间变换关系，还要求解不同序列的两帧图像在时间上的对应关系。研究动态图像配准方法可解决单幅图像配准中出现的空间歧义问题，处理许多单幅图像配准不能或不易处理的情况。动态图像配准增加了图像序列间动态方面的有效信息，消除传感器类型不同带来的影响，可以实现有效的配准。

经对现有技术文献的检索发现，专利申请号：200810059124.1，名称：“基于快速图像配准的视角变化条件下视频前景提取方法”，该技术采用流形学习的方法建立背景模型，是动态图像配准的预处理部分，未涉及动态图像目标描述和匹配。专利申请号：200910052453.8，名称：“一种基于特征点的图像配准方法”，该技术采用链码描述特征点进行静态图像的配准，未涉及动态图像配准。动态图像配准是对二维序列图像配准，专利申请号：200710119046.5，名称：“自动的深度图像配准方法”，该技术是对三维图像采用ICP方法进行点配准。专利申请号：200780010175.9，名称：“图像配准方法”，该技术属动态图像配准范畴，采用基于灰度的配准方法对对应帧进行匹配，未考虑时间域的配准。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于运动目标轨迹的动态图像配准方法。本发明采用运动目标检测、特征点提取、轨迹描述和轨迹匹配策略等方法，对具有运动目标的动态图像实现时间和空间配准，避免了采用穷举搜索法获取时间域的对应关系，运算量小且配准精度较高。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明包括如下步骤：

1、帧频变换预处理。NTSC视频是以30fps运行，PAL视频以25fps运行。如果待配准的图像序列具有不同的帧频时，图像序列必须首先进行帧频变换预处理，使两图象序列具有同样的帧频。帧频变换可采用线性插值法或重取样法。

2、运动目标提取。针对背景固定的情况，先采用累加平均图像作为初始背景，根据灰度均值和方差进行背景更新，获得每帧对应的背景图像，使用背景剪除得到每帧图像上的运动目标。针对背景变化的情况，采用图像差分法获得每帧的运动目标。由于有噪声的影响，对运动目标进行腐蚀和膨胀运算，去掉孤立噪声点，获得目标的连通区域。

3、轨迹生成。提取目标区域的质心作为特征点，特征点采用三维坐标表征(空间两维和时间维)。通过质心位置相邻性和目标区域大小的联合限制条件，进行前后帧间的目标质心关联，生成运动目标的轨迹。当目标被遮挡时，会出现目标区域不能提取、目标区域大小异常变化或者质心位置异常变化的情况，当目标再次出现时，认为是新的目标，并生成新的轨迹。当多个目标重叠后分开时，被重叠的目标认为是被遮挡，作为新的目标生成新的轨迹，重叠目标根据质心位置相邻性和目标区域大小的联合限制条件继续进行目标关联，生成运动目标的轨迹。

4、轨迹描述和匹配。为了对轨迹进行匹配，需要对轨迹进行描述。对每条轨迹采用改进的八邻域链码表示方法，并对链码进行加权滤波操作，平滑后的链码用来描述轨迹。定义链码相似度度量，获得匹配的轨迹段。匹配轨迹段上的对应点即为时间和空间上的同名特征点。

5、匹配参数获取。针对同名特征点，建立时间和空间域的变换，通过最小二乘法计算时间维的偏差参数和空间维的尺度、旋转、平移变量。

6、对应帧间配准精度检测和微调整处理。由于平台和相机的运动、以及目标检测时存在的误差，获得的整体空域配准参数对某些帧的配准精度不理想。在对应帧上手工选取对应点，采用均方误差估计配准精度。配准精度应优于1个像元。如果某对应帧图像精度高于1个像元，对旋转和平移变量在小范围内均匀调整，使配准精度优于1个像元的旋转、平移变量为该对应帧调整后的配准参数。