[发明专利]对噪声有鲁棒性的图像配准方法和系统

说明书

技术领域

本发明总体上涉及数字图像处理，特别地，涉及结合参考图像来处理图像。

本发明涉及图像配准，包括估算参考图像与失真图像之间的平移、旋转和缩放参数。特别地，本发明涉及对噪声有鲁棒性的图像配准 (registration)方法和系统。

本发明涉及评估图像的视觉质量，以及特别涉及对仿射变换具有鲁棒性的评估图像的视觉质量的方法和系统。

背景技术

图像配准是诸如图像质量评估、医学成像、自动目标识别等应用中的重要任务。现有的图像配准方法包括例如：A.Averbuch、R.R.Coifman、 D.L.Donoho、M.Israeli、Y.Shkolnisky和I.Sedelnikov在SIAM期刊 Scientific Computing2008年1月第30卷第二本785-803页的论文“A Framework for Discrete Integral Transformations II—The2D Discrete Radon Transform”，他们使用了对图像的大的平移、旋转和缩放的基于伪极坐标的估算；G.Wolberg和S.Zokai在图像处理IEEE国际会议论文集(ICIP)的2000年493-496页的论文“Robust Image Registration Using Log-Polar Transform”，他们还通过使用对数极坐标变换研究了鲁棒图像配准；G.Varghese和Z.Wang在视频技术电路和系统IEEE学报2010 年第20卷第七本1032-1040页的论文“Video denoising based on a spatiotemporal Gaussian scale mixture model”，他们使用了傅里叶变换来估算全局空间转移；B.S.Reddy and B.N.Chatterji在图像处理IEEE学报1996年第5卷第八本1266-1271页的论文“An FFT-based technique for translation,rotation and scale-invariant image registration”，他们提出了基于FTT的平移、旋转和缩放不变的图像配准技术；K.Jafari-Khouzani 和H.Soltanian-Zadeh在模式分析与机器智能IEEE学报2005年第27卷第六本1004-1008页的论文“Radon transform orientation estimation for rotation invariant texture analysis”，他们将拉东变换运用到旋转不变纹理分析的方向估算上；E.De Castro和C.Morandi在模式分析与机器智能 IEEE学报1987年第PAMI-95卷700-703页的论文“Registration of translated and rotated images using finite Fourier transforms”，他们使用有限傅里叶变换开发了平移和旋转图像的图像配准方法，但是该方法不能够呈现缩放变化；W.Wei、S.Wang,X.Zhang和Z.Tang在信息取证与安全IEEE学报2010年第5卷第三本507-517页的论文“Estimation of image rotation angle using interpolation-related spectral signatures with application to blind detection of image forgery”，他们通过使用插值相关的光谱特征来应用到盲检测伪造图像估算了图像旋转角；D.G.Lowe在国际期刊Computer Vision2004年第60卷第2本91-110页的论文“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”，他提出了缩放不变关键点提取和配准(SIFT)的独特的图像特征方法；以及H.Bay、A.Ess、T. Tuytelaars和L.Van Gool在计算视觉和图像理解(CVIU)2008年第110 卷第三本346-359页的论文“SURF:Speeded Up Robust Features”，他们开发了SURF(快速鲁棒特征)，其自称比SIFT更快。