[发明专利]移动图像的图像配准方法、电子设备、存储介质及系统

说明书

本发明提供的移动图像的图像配准方法，包括对待测移动图像进行双边滤波处理、Canny边缘检测处理及形态学处理并得到待测移动图像的边缘周边检测区域；采用离散Gaussian‑Hermite矩检测边缘周边检测区域的特征点；采用肯德尔系数对特征点进行约束；根据融合光谱辐射颜色不变量模型对特征点进行配准并得到配准结果；本发明的移动图像的图像配准方法通过对待测移动图像进行图像预处理，并使用离散Gaussian‑Hermite矩检测边缘周边检测区域的特征点以及采用肯德尔系数对特征点进行约束，去除了异常视角的平移及外界噪音干扰的影响，避免了待测移动图像在提取以及配准时出现不稳定因素的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及移动图像的图像配准方法、电子设备、存储介质及系统。

背景技术

随着科技的迅猛发展，视觉图像技术被广泛应用于机器人视觉定位、无人机视觉跟踪、道路监控及航天航空等各重要领域。其中，图像特征点的提取及配准是视觉图像跟踪技术的重要核心部分，因此，视觉图像高效准确配准方法已成为研究视觉图像技术的重要内容。目前是采用加速顽健性特征算法(SURF，speeded-up robust features)对移动图像进行图像配准，由于SURF算法具有平移、缩放、旋转的不变特性，被广泛应用于各种图像特征提取及配准场合。使用SURF算法是基于Hessian矩阵检测特征点，当图像发生异常视角的平移及外界噪音干扰时，图像特征点的提取及配准出现不稳定因素。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供移动图像的图像配准方法，其能解决当图像发生异常视角的平移及外界噪音干扰时，图像特征点的提取及配准出现不稳定因素的问题。

本发明的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决当图像发生异常视角的平移及外界噪音干扰时，图像特征点的提取及配准出现不稳定因素的问题。

本发明的目的之三在于提供一种存储介质，其能解决当图像发生异常视角的平移及外界噪音干扰时，图像特征点的提取及配准出现不稳定因素的问题。

本发明的目的之四在于提供移动图像的图像配准系统，其能解决当图像发生异常视角的平移及外界噪音干扰时，图像特征点的提取及配准出现不稳定因素的问题。

本发明的目的之一采用以下技术方案实现：

图像预处理，对待测移动图像进行双边滤波处理、Canny边缘检测处理及形态学处理并得到所述待测移动图像的边缘周边检测区域；

特征点检测，采用离散Gaussian-Hermite矩检测所述边缘周边检测区域的特征点；

特征点约束，采用肯德尔系数对所述特征点进行约束；

图像配准，根据融合光谱辐射颜色不变量模型对所述特征点进行配准并得到配准结果。

进一步地，所述特征点检测还包括定义特征描述向量，采用离散Gaussian-Hermite矩求解在X方向、Y方向的所述特征点的响应值，根据所述响应值定义特征描述向量。

进一步地，所述根据所述响应值定义特征描述向量具体为:定义所述边缘周边检测区域的在X方向、Y方向的所述特征点的响应值之和及绝对值之和作为所述边缘周边检测区域内特征点的特征描述向量。

进一步地，所述双边滤波处理具体为结合待测移动图像的空间邻近度和像素值相似度对所述待测移动图像进行滤波处理。

进一步地，所述形态学处理具体为对测移动图像进行膨胀以及腐蚀处理，消除所述Canny边缘检测处理后带来的狭窄间断区域及弥补断裂的轮廓线。

本发明的目的之二采用以下技术方案实现：

一种电子设备，包括：处理器；