[发明专利]一种高精度图像自动配准方法

权利要求书

1.一种高精度图像自动配准方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、选取两幅在宽基线立体条件下针对同一目标体拍摄的影像；

步骤二、利用尺度不变特征匹配方法和自适应归一化互相关方法建立两幅影像的初始相关，并得到多个初始匹配特征点；

步骤三、基于几何关系一致性原则检测所述多个初始匹配特征点，以剔除其中的误匹配特征点；

步骤四、基于步骤三中得到的正确初始匹配特征点，再次利用自适应归一化互相关方法和局部单应约束进行匹配传播，以迭代产生更多的匹配特征点；

步骤五、再次基于几何关系一致性原则检测所述迭代产生的匹配特征点，剔除其中的误匹配特征点；

步骤六、重复步骤四中的迭代步骤和步骤五中的剔除步骤，直到得到的正确匹配特征点的个数和分布足以实现两幅影像的配准为止；

步骤七、根据步骤六中得到的所有正确匹配特征点对两幅影像进行配准。

2.如权利要求1所述的高精度图像自动配准方法，其特征在于，所述步骤一中的宽基线定义为一个影像上的任意点，在另一个影像上的对应点可以为任意位置。

3.如权利要求1所述的高精度图像自动配准方法，其特征在于，在所述步骤二中：基于尺度不变特征尺度和方位信息进行自适应归一化互相关方法。

4.如权利要求3所述的高精度图像自动配准方法，其特征在于，所述步骤二是通过以下方式实现的：

1)利用基于K-D树快速搜索和欧氏距离比率的SIFT特征匹配算法建立匹配点集Ms；

2)利用自适应归一化互相关方法对匹配点集Ms进行匹配验证，剔除自适应归一化互相关系数小于给定阈值的同名点对，将其余的匹配点集作为初始匹配特征点。

5.如权利要求4所述的高精度图像自动配准方法，其特征在于，所述给定阈值为0.60。

6.如权利要求4所述的高精度图像自动配准方法，其特征在于，所述步骤三是通过以下方式实现的：采用基于投影变换模型的几何关系一致性原则算法对所述初始匹配特征点进行几何关系一致性检测，进一步剔除外点后获得最终的初始匹配结果，即正确初始匹配特征点。

7.如权利要求6所述的高精度图像自动配准方法，其特征在于，所述步骤四是通过以下方式实现的：

1)将正确初始匹配特征点根据自适应归一化互相关系数进行降序排列，选取自适应归一化互相关系数最大的一对特征点匹配种子，记为mi；

2)对mi进行最小二乘匹配，获得该对种子的最大支持区及其对应邻域的局部单应矩阵Hi；

3)进行初始匹配传播：基于由最大支持区域定义的第一基准窗口及其对应邻域的局部单应矩阵Hi，采用自适应归一化互相关方法进行初始匹配传播，将获得的匹配点集记入匹配特征点集，并将mi加入到匹配特征点集，此外，按照预定的步长将基准窗口扩展到第一增长区域，如果第一增长区域内的匹配点用自适应归一化互相关方法能够再次成功匹配，则将其加入到匹配特征点集，否则，将其从匹配特征点集中删除；

4)进行迭代匹配传播：计算两幅影像的同名特征点的重心，并进行重心化，根据重心化后的同名特征点，用直接线性变换算法计算一新单应矩阵H′，基于同名特征点的最大支持区域定义的第二基准窗口和基于同名特征点的重心在第二基准窗口的基础上继续扩大影像窗口区域获得一新扩展窗口，定义第二增长区域为第二基准窗口和新扩展窗口的交集，对每次迭代产生的第二增长区域内的匹配点用自适应归一化互相关方法能够再次成功匹配，则将其加入到匹配特征点集，否则，将其从正确匹配特征点集中删除。

5)重复步骤1)～4)，直至没有新增匹配点，得到最终匹配特征点集M。

8.如权利要求7所述的高精度图像自动配准方法，其特征在于，所述预定的步长为50像素