[发明专利]提升夜间拍照图像配准精度的方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及图像配准技术领域中的一种提升夜间拍照图像配准精度的方法。本发明用于单帧闪光灯图像和多帧无闪光灯图像融合提升夜间拍照质量的配准预处理中，可以有效的避免重影和模糊的出现，大大提高图像融合的质量。

背景技术

目前，夜间拍照图像配准方法主要有基于频域的方法和基于时域的方法。基于时域的方法中最具代表性的有基于特征的方法，这种方法是根据特征点提取算法对待配准的图像提取特征点，利用所求的特征点进行图像配准的。基于特征的方法优点在于尺度不变性，鲁棒性强，对于微弱的均匀的光照变化不敏感。但是该方法仍然存在缺点，在夜间拍照时，开闪光灯拍照时照片会出现前景十分亮而背景很暗的情况，而在无闪光灯拍照时图像的整体偏暗，这样在配准时，特征点检测时检测到的特征点非常少，不足以求出仿射变换矩阵，或者特别集中在一个比较小的区域，求仿射变换矩阵时会造成过拟合的情况。

Yingxuan Zhu，Samuel Cheng，Vladimir Stankovic和Lina Stankovic发表的论文“Image registration using BP-SIFT”(Journal of Visual Communication and Image Representation，Volume 24,Issue 4,May 2013,Pages 448–457)中提出一种基于特征点的图像配准方法。该方法首先根据BP-SIFT(Belief Propagation Scale Invariant Feature Transform)算法提取待配准图像的特征点，然后对所求的特征点进行匹配得到匹配对，根据匹配对得到变换矩阵，最后根据变换矩阵进行重采样得到最后配准的图像。该方法对光照变化不大的待配准图像配准效果较好，但是仍然存在的不足之处是，对于光照强度变化很大的待配准图像会出现提取的特征点很少，或者提取的特征点过于集中，从而造成过拟合，降低配准精度。

上海交通大学申请的专利“基于改进Harris角点的图像配准方法”(申请日：2009年9月4日，申请号：200910195131.9，公开号：101655982)中公开了一种图像配准的方法。该方法计算待配准图像的尺度空间并在尺度空间求取Harris角点，用仿射形态修改技术对尺度空间的Harris角点进行迭代处理，对特征点使用描述子和匹配方法进行匹配,通过匹配实现配准。该方法存在的不足之处是，该方法在应用于夜间拍摄的开闪光灯和不开闪光灯的图像配准时，由于没有考虑光照的分布不均匀的情形，从而造成所检测到的特征点分布不均匀，由此引起过拟合，导致图像只在某一个区域内是配准的。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足，提出一种提升闪光灯和无闪光灯图像配准精确度的方法。

本发明根据针对夜间拍照时开闪光灯的条件下拍照会出现前景过亮而背景过暗以及在无闪光灯的条件下拍照整体偏暗的问题，首先对待配准的两张图像进行直方图均衡，改善灰度分布集中，增强图像的对比度，然后进行尺度不变特征变换SIFT特征点检测和匹配，利用随机抽样一致Ransac算法去除误匹配点，为了避免由于特征点过于集中而导致的过拟合问题，利用已求得的匹配对，自适应的添加匹配对，使得特征点的分布更加均匀，最后利用这些匹配对求得仿射变换矩阵并配准图像。

为实现上述目的，本发明包括如下主要步骤：

(1)输入待配准图像：

分别输入待配准的一幅在有闪光灯和一幅在无闪光灯条件下拍摄的图像；

(2)图像灰度化：

按照下式，分别对待配准的闪光灯条件下和无闪光灯条件下拍摄的图像进行灰度化：

其中，Y_i表示待配准的闪光灯条件下和无闪光灯条件下拍摄的图像中第i个像素的灰度值，i表示待配准的闪光灯条件下和无闪光灯条件下拍摄的图像的像素点的序号，B、G、R分别表示待配准的闪光灯条件下和无闪光灯条件下拍摄的图像的蓝、绿、红通道，B_i表示待配准的闪光灯条件下和无闪光灯条件下拍摄的图像的第i个像素的蓝通道，G_i表示待配准的闪光灯条件下和无闪光灯条件下拍摄的图像的第i个像素的绿通道，R_i表示待配准的闪光灯条件下和无闪光灯条件下拍摄的图像的第i个像素的红通道；

(3)直方图均衡化：

按照下式，分别对待配准的闪光灯条件下和无闪光灯条件下拍摄的图像进行直方图均衡化：