[发明专利]一种可见光宽带光谱图像配准方法

说明书

技术领域

本发明属于高保真数字影像采集技术领域，具体涉及一种可见光宽带光谱图像配准方法。

背景技术

宽带光谱成像技术是目前国内外高保真数字影像采集的主流技术之一。此项技术以采集物体表面的光谱反射率信息为最终目的，通常采用高分辨率数码后背配合宽带滤光片组成宽带光谱成像系统，通过将滤光片顺序地放置于数码后背的光路中拍摄，组合获得物体的多通道图像，然后通过光谱重建算法计算得到物体表面的光谱反射率，从而获取物体表面光谱反射率信息。其中，使用高分辨率RGB三通道数码相机配合两个宽带滤光片是目前宽带光谱成像的主流形式。此项技术可以准确获得表征物体表面的颜色的光谱反射率数据，并且能够渲染出物体在任意条件下的真实色彩信息，有效地克服了传统数字采集和再现设备存在的同色异谱问题，受到业界广泛青睐。

在此项技术实施过程之中，为获得物体表面准确的光谱反射率信息，需要将每个宽带滤光片对应的数字图像进行叠加，以获得物体表面的多通道图像，从而进行光谱反射率重建，得到物体表面的光谱图像。然而，受到宽带光谱成像系统本身不稳定性以及不同型号滤光片自身厚度、折射率和非理想共面等因素影响，实际获得的不同滤光片对应的数字图像之间总是存在几何扭曲现象，造成叠加之后重建得到的光谱图像存在模糊和彩色条纹等问题，从而降低了光谱图像的质量。

目前业界解决此类问题的主要方法是应用图像配准算法对获得的数字图像进行配准，该方法的核心思想是将其中的一幅图像作为参考图像，另外一幅图像作为待配准图像，通过扫描搜索图像间的空间特征相似关系或查找图像点、线、面等特征对应关系，将待配准图像映射到参考图像，完成图像间的配准。此种方法在提高配准精度的同时，也一定程度上提高了图像的配准效率。目前，在宽带光谱成像技术领域，现有的图像配准方法虽然都能一定程度的消除图像间的扭曲变形问题，但是由于对提取特征信息缺乏足够的分析处理，导致实际用于计算图像配准参数的特征信息中包含一部分错误信息，造成配准之后的图像间仍存在一定程度的扭曲变形。对于上述问题，目前学术界及工业界中皆尚未提出从图像匹配特征细化处理角度解决可见光宽带光谱图像精确配准的方法。

发明内容

为了解决背景技术中所述的问题，本发明提供了一种可见光宽带光谱图像配准方法。

本发明所采用的技术方案是：一种可见光宽带光谱图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：参考图像和待配准图像灰度化，其具体实现过程是将真彩色RGB图像转换成灰度图像；

步骤2：根据宽带光谱成像系统噪声类型，对参考图像灰度图和待配准图像灰度图去噪声处理；

步骤3：对参考图像灰度图和待配准图像灰度图进行一次或二次降采样处理，提高后续计算效率；

步骤4：利用SIFT算法提取参考图像灰度图和待配准图像灰度图中的尺度不变特征点，构造特征点的描述算子；

步骤5：利用基于k-d树的最近邻方法对特征点进行匹配，设置匹配特征点之间最近距离除以次近距离比例接受阈限为0.6；

步骤6：对参考图像和待配准图像匹配点坐标进行一次或二次升采样处理，计算得到匹配点在原图像中对应的坐标；

步骤7：根据统计的图像像素偏移阈值范围T，利用匹配点之间的欧氏距离对错误匹配点进行约束，获得约束之后的正确匹配点集Ω_N，其中包含N对匹配点，具体过程如下：

经过k-d树最近邻方法对参考图像和参考图像提取的SIFT特征点进行匹配后，共得到X对匹配点，分别以P_base-i和P_warp-i(i＝1、2、3、…、X)对应表示参考图像和待配准图像的匹配点集，则对应匹配点之间的欧式距离能表示为式一的形式：

dist(i)＝||P_base-i-P_warp-i||，(i＝1、2、3、…、X)  (式一)

设参考图像和待配准图像的像素最大偏移阈值为T，约束之后共得到N(N<X)对匹配点，则有式二：

dist(j)＝(dist(i)≤T)，(i＝1、2、3、…、X，j＝1、2、3、…、N)  (式二)

此时，确定的约束后匹配点集Ω_N，参考图像和待配准图像的对应匹配点集分别为P_base-j和P_warp-j(j＝1、2、3、…、N)；