[发明专利]一种基于区域划分和渐变映射的异源图像配准优化方法

说明书

本发明公开一种基于区域划分和渐变映射的异源图像配准优化方法，涉及异源图像处理技术领域，具体而言，本发明将待配准图像分为多个区域，每个区域分为交界渐变部分和核心部分，在待配准图像的变换过程中，交界渐变部分和核心部分分别采用不同的变换参数进行变换，最后得到配准后的图像。本发明解决了现有的异源图像融合技术中，如果维持使用一个参数进行整张图片的变换，难以避免成像波段、景物深度和镜头畸变的影响，导致配准后的图像存在细节误差的问题。

技术领域

本发明涉及异源图像处理技术领域，具体涉及一种基于区域划分和渐变映射的异源图像配准优化方法。

背景技术

半导体技术、电子技术和计算机技术的迅猛发展，带动了传感器技术的快速发展，使得成像传感器技术取得了长足的进步，越来越多的成像传感器在各个领域中被广泛应用。成像传感器种类的增多使得获取的图像数据量急剧增加并呈现出复杂性和多样性，以往的一些图像处理方法己经不能满足各领域对图像数据的需求，所以必须采用图像处理的新技术和新方法来解决这个问题，图像融合技术应运而生了。图像融合既可以对同种类型传感器获取的图像进行融合，也可以对不同类型传感器获取的图像进行融合。但是同种类型传感器在原理具有相同的性质，获取的图像具有相同的特性，不同类型的传感器获取的图像则具有更大的差异性、互补性，因此异源图像融合技术的研究具有重要的价值。图像配准作为多传感器图像融合研究中的一项关键技术，广泛应用于医学图像、动态视频图像监控、模式识别、卫星遥感图像和工业探伤等领域。

不同成像仪器(如红外与可见光)图像的配准与同质图像有很大区别。由于待配准图像所处的波段不同，所以对同一物体的成像结果也不同，导致利用SI FT等角点检测器提取的特征点质量较差。所以，一般基于纹理的特征描述符难以直接应用在不同光谱频段的图像配准中，所以一些学者把注意力放到了图像边缘特征上。图像的边缘多出现在场景中不同材质分界面和几何平面的交界处，这主要取决于场景中物体本身的特性。在各种频段光谱下都有较好的呈现。因而边缘信息成为异质图像配准的稳定特征之一。

然而，因为成像波段、景物深度、镜头畸变等的影响，即使通过复杂的配准和细化算法得到的变换参数，配准后的图像仍存在些许误差。尤其场景深度变化较大的，会出远准近不准或者近准远不准的情况。因此如果维持使用一个参数进行整张图片的变换难以避开这些问题。

发明内容

本发明的目的在于：为解决现有的异源图像融合技术中，如果使用一个参数进行整张图片的变换，难以避免成像波段、景物深度和镜头畸变的影响，导致配准后的图像存在细节误差的问题，本发明提供一种分区域和渐变映射的优化方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于区域划分和渐变映射的异源图像配准优化方法，将待配准图像分为多个区域，每个区域分为交界渐变部分和核心部分，在待配准图像的变换过程中，交界渐变部分和核心部分分别采用不同的变换参数进行变换，最后得到配准后的图像。

进一步地，包括如下步骤：

S1：对输入的待配准图片运行配准算法，得到全局变换参数；

S2：将待配准图片分为m×n个区域，求这m×n个区域对应的m×n个变换参数一；

S3：将m×n个区域中相邻区域的交界线两侧按一定比例划出一部分作为交界渐变部分，其余部分作为核心部分，以m×n个变换参数一作为核心部分的变换参数；

S4：对交界渐变部分，根据各像素点位置使用邻域变换矩阵的权重组合得到各像素点的变换参数二；

S5：根据全局变换参数、变换参数一和变换参数二对待配准图进行变换，得到配准后的图片，输出配准后的图片。

具体地，所述S5中，所述各像素点的权重与各像素点距离核心区域边缘的距离有关，距离越远，权重越小。

进一步地，所述S3中，交界渐变部分包括两个区域的交界部分和四个区域的交界部分；