[发明专利]一种用于图像配准的图像预处理方法及装置

说明书

技术领域

本发明实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种用于图像配准的图像预处理方法及装置。

背景技术

图像配准(Imageregistration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于计算机视觉、图像处理、遥感数据分析、图像融合、图像的超分辨率重建和医学图像处理等领域。

按照所使用的方法，图像配准可以分为两类：基于区域的图像配准和基于特征的图像配准。基于互功率谱(相位相关)配准方法的理论基础是傅里叶变换，在傅里叶变换领域有了快速傅里叶算法FFT的前提下，该配准方法具有算法简单，速度快等优势，在图像配准、模式识别、特征匹配等有着广泛应用。

但是，基于互功率谱的图像配准方法主要利用了图像中高频成分的变化，而高频成分易受噪声影响，因而导致图像配准的精度会降低。

因此，一种用于图像配准的图像预处理方法亟待提出。

发明内容

本发明实施例提供一种用于图像配准的图像预处理方法及装置，用以解决图像配准过程中因受噪声影响的缺陷，提高了图像配准的精确度。

本发明实施例提供一种用于图像配准的图像预处理方法，包括：

选取高斯滤波的窗口尺寸和高斯滤波的平滑度参数用以构造高斯滤波函数。

分别计算所述高斯滤波函数不同方向的一阶偏导数；

将所述不同方向的一阶偏导数分别与相应方向的原图像和相应方向的待配准的图像进行卷积运算，得到相应方向滤波后的原图像和滤波后的待配准图像；

将所述滤波后的原图像和所述滤波后的待配准图像进行图像配准。

本发明实施例提供一种用于图像配准的图像预处理装置，包括：

设置模块，用于选取高斯滤波的窗口尺寸和高斯滤波的平滑度参数用以构造高斯滤波函数。

计算模块，用于分别计算所述高斯滤波函数不同方向的一阶偏导数；

滤波模块，用于将所述不同方向的一阶偏导数分别与相应方向的原图像和相应方向的待配准的图像进行卷积运算，得到相应方向滤波后的原图像和滤波后的待配准图像；

配准模块，用于将所述滤波后的原图像和所述滤波后的待配准图像进行图像配准。

本发明实施例提供的用于图像配准的图像预处理方法和装置通过高斯核对图像进行卷积预处理，即对图像进行滤波处理，可以有效消除存在于图像中内容变化较小的部分中的噪声的影响，突出图像中细节丰富，内容变化较大的部分对图像配准的贡献，提高了图像配准的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一的技术流程图；

图2为本发明实施例二的技术流程图；

图3为本发明实施例三的技术流程图；

图4为本发明实施例四的装置结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的各个实施例之间不是独立存在的，而是一种技术方案在不同应用场景的详细阐述。

实施例一

图1是本发明实施例一的技术流程图，结合图1，本发明一种用于图像配准的图像预处理方法主要由如下的步骤实现：

步骤110：选取高斯滤波的窗口尺寸和高斯滤波的平滑度参数用以构造高斯滤波函数；

图像滤波总体上讲包括空域滤波和频域滤波。如果输出像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波(例如最常见的均值滤波和高斯滤波)，否则为非线性滤波(中值滤波、边缘保持滤波等)。线性平滑滤波器去除高斯噪声的效果很好，且在大多数情况下，对其它类型的噪声也有很好的效果。