[发明专利]图像配准方法、设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供的图像配准方法、设备和存储介质，该方法包括：通过获取源图像和目标图像；提取源图像和目标图像的第一特征点和第一特征直线；再根据源图像的第一特征点和第一特征直线，获取源图像的采样点的描述符或者源图像的样本，并根据目标图像的第一特征点和第一特征直线，获取目标图像的采样点的描述符或者目标图像的样本；从而根据源图像和目标图像的采样点的描述符或者源图像和目标图像的样本，确定源图像和目标图像是否匹配。本发明实施例通过结合图像的第一特征点和第一特征直线进行图像配准，提升了图像的匹配精度和配准效果。

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种图像配准方法、设备和存储介质。

背景技术

多光谱图像是指通过不同频段传感器所获取的目标物图像，其融合了目标物的二维空间信息和光谱信息，能有效提高目标探测和识别的准确性，因此，使得多光谱图像被应用于各个领域。为了获得含有丰富视觉信息的多光谱图像，通常需要稳定的图像融合技术，而有效的图像融合又离不开图像配准技术的支持。

现有技术中，尺度不变特征变换(SIFT，Scale Invariant Feature Transform)算法是一种最基本的图像配准技术，SIFT算法可以处理两幅图像之间由平移、旋转、尺度变化等带来的特征匹配问题，并在一定程度上对仿射变化也具备较为稳定的匹配能力。

但是，由于多光谱图像像素的对应关系不一致，且有些像素点的梯度方向反转等特点，采用上述图像配准方法，导致图像的配准效果不佳、匹配精度下降。

发明内容

本发明实施例提供一种图像配准方法、设备和存储介质，以克服现有的SIFT算法不能有效处理多光谱的图像配准，导致图像匹配精度下降的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种图像配准方法，包括：

获取源图像和目标图像，所述源图像和所述目标图像分别为不同频段传感器检测出的图像；

提取所述源图像和所述目标图像的第一特征点和第一特征直线，其中，所述第一特征点和所述第一特征直线是根据预先定义的筛选条件，从图像的所有特征点和特征直线中筛选出来的；

根据所述源图像的第一特征点和第一特征直线，获取所述源图像的采样点的描述符或者所述源图像的样本，并根据所述目标图像的第一特征点和第一特征直线，获取所述目标图像的采样点的描述符或者所述目标图像的样本；

根据所述源图像和所述目标图像的采样点的描述符或者所述源图像和所述目标图像的样本，确定所述源图像和所述目标图像是否匹配。

可选的，所述根据所述源图像的第一特征点和第一特征直线获取所述源图像的采样点的描述符，包括：

获取所述源图像的第一特征点到第一特征直线之间的第一垂线；

在所述第一垂线上等距离进行采样，得到所述源图像的采样点；

计算获得所述源图像的采样点的边缘方向直方图EOH描述符；

相应的，所述根据所述目标图像的第一特征点和第一特征直线获取所述目标图像的采样点的描述符，包括：

获取所述目标图像的第一特征点到第一特征直线之间的第二垂线；

在所述第二垂线上等距离进行采样，得到所述目标图像的采样点；

计算获得所述目标图像的采样点的EOH描述符。

可选的，所述第一特征直线的数量为两条且相交，所述源图像的两条第一特征特征直线之间的交点为第一交点，所述目标图像的两条第一特征直线之间的交点为第二交点，所述根据所述源图像的第一特征点和第一特征直线，获取所述源图像的采样点的描述符，包括：