[发明专利]一种航拍序列图像自动排序的方法

权利要求书

1.一种航拍序列图像自动排序的方法，其特征在于，包含以下几个步骤：

步骤A:利用对数极坐标下的相位相关法来表示图像间的平移、旋转、缩放关系，建立图像间的排序模型；

步骤B：归一化图像间的功率谱，冲击函数的幅度值作为图像间的相关性度量；

步骤C：设计相位相关准则判断头尾图像以及峰值坐标判断相邻坐标的位置关系。

2.根据权利要求1所述一种航拍序列图像自动排序的方法，其特征在于，对于航拍图像序列间存在的平移、旋转、尺度缩放的关系，利用对数极坐标的方式建立了旋转、平移、尺度变换的排序模型，步骤如下：

步骤A、定义两幅待拼接图像间的平移参量x₀、y₀、旋转角度α、缩放因子σ，则f₁(x,y)和f₂(x,y)的位置关系可表示为：

f₁(x,y)＝f₂(σx cosα+σy sinα-x₀,-σx sinα+σy cosα-y₀)

对应的傅里叶变换为：

$F_1(u,v)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}{e}^{-j2\mathrm{\π}({\mathrm{ux}}_0+{\mathrm{vy}}_0)}{F}_2\[\frac{1}{\mathrm{\σ}}(u{\mathrm{cos\α}}_0+v{\mathrm{sin\α}}_0),\frac{1}{\mathrm{\σ}}(-u{\mathrm{sin\α}}_0+v{\mathrm{cos\α}}_0)\]$

步骤B、令F₁、F₂的模值分别为M₁、M₂，则将上式化为：

$M_1(u,v)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}{M}_2\[\frac{1}{\mathrm{\σ}}(u{\mathrm{cos\α}}_0+v{\mathrm{sin\α}}_0,-u{\mathrm{sin\α}}_0+v{\mathrm{cos\α}}_0)\]$

令u＝ρcosβ，v＝ρsinβ，对上式进行坐标变换为：

$M_1(\mathrm{\ρ}cos\mathrm{\β},\mathrm{\ρ}sin\mathrm{\β})=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}{M}_2\[\frac{1}{\mathrm{\σ}}\left(\mathrm{\ρ}cos\right(\mathrm{\β}-\mathrm{\α}),\mathrm{\ρ}sin(\mathrm{\β}-\mathrm{\α}\left)\right)\]$

即：

$M_1(\mathrm{\ρ},\mathrm{\β})=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}{M}_2(\frac{\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\σ}},\mathrm{\β}-\mathrm{\α})$

步骤C、当两幅图像只存在，平移、旋转变换的时，此时旋转因子为x＝x₀、σ＝σ₀，则有

$M_1(\mathrm{\ρ},\mathrm{\β})=\frac{1}{{{\mathrm{\σ}}_0}^2}{M}_2(\frac{\mathrm{\ρ}}{{\mathrm{\σ}}_0},\mathrm{\β}-\mathrm{\α})$

对于上式，采用普通相位相关法可以计算出旋转角度α＝α₀；

步骤D、当确定下来旋转角度α₀时，则有：

$M_1(\mathrm{\ρ},\mathrm{\β})=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}{M}_2(\frac{\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\σ}},\mathrm{\β}-{\mathrm{\α}}_0)$

令logρ＝m,logσ＝n，则ρ＝e^m，σ＝eⁿ代回可得：

M₁(e^m,α)＝e^-2nM₂(e^n-m,α-α₀)

即：

M₁(m,α)＝e^-2kM₂(m-n,α-α₀)

同样运用普通的相位相关法可以计算出n和旋转因子σ，把计算出的旋转角度α₀和缩放因子σ₀代回原式再次运用相位相关法就可以计算出平移参数；

3)计算样本矩阵，样本的特征为其中