[发明专利]基于FAST特征提取和PIIFD特征描述的异源图像配准方法

权利要求书

1.一种基于FAST特征提取和PIIFD特征描述的异源图像配准方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1，选取FAST方法提取角点作为特征点；

步骤S2，对步骤S1提取到的角点通过PIIFD法进行特征描述；

步骤S3，对步骤S2得到的特征描述利用最近邻比例阈值策略进行一次双向匹配后，再采用RANSAC法对错误的匹配进行剔除；

步骤S4，对步骤S3得到的特征点匹配结果，利用最小二乘法计算两幅异源图像之间的仿射变换关系。

2.根据权利要求1所述的异源图像配准方法，其特征在于，采用FAST角点作为特征，具体是：对每个像素点建立半径为3的Bresenham圆；比较圆周上16个像素点与中心像素点的灰度值；当连续9个圆周点的像素灰度值与中心像素点灰度值存在较大差异时，认为该点是角点；重复以上步骤，检测整幅图像所有像素点，进行非极大值抑制，仅保留响应最大的像素点作为最终检测得到的角点。

3.根据权利要求1所述的异源图像配准方法，其特征在于，采用PIIFD描述符对特征进行描述，具体是：使用连续的平方梯度计算特征点的主朝向；对固定的正方形邻域的所有像素点的梯度幅值进行累加，作为朝向直方图的输入，再采取双线性插值改善朝向直方图的梯度样本分布；利用得到的朝向执行方图及其180°旋转矩阵的行向量构造线性描述符，将其转换为一维向量并做归一化。

4.根据权利要求1所述的异源图像配准方法，其特征在于，利用最近邻比例阈值策略进行一次双向匹配，匹配策略为比较一幅图像的某一特征与另一幅图像所有特征之间的欧氏距离，当最近邻距离和次近邻距离的比值小于预设的阈值时认为匹配可能是正确的。具体地，先建立图像A的特征到图像B的特征的匹配，再建立图像B的特征到图像A的特征的匹配，检查匹配结果，仅当两特征存在双向的匹配，才保留该特征对作为粗匹配的结果。

5.根据权利要求1所述的异源图像配准方法，其特征在于，对采用RANSAC法对错误的匹配进行剔除，具体是：从粗匹配点对中随机抽取数量为3的粗匹配点对作为样本数据；用此样本数据估计空间变换参数；求取全体各个粗匹配点对在估计的变换参数下的距离，若距离小于预设的阈值，则判定该粗匹配数据为内点，反之，为外点；反复迭代多次，选取优化内点率高的样本数据包含的匹配点对，将其保留为精匹配点对。

6.根据权利要求1所述的异源图像配准方法，其特征在于，利用最小二乘法计算两幅异源图像之间的仿射变换关系，具体是对步骤S3得到的特征点匹配结果，构建特征匹配的均方根误差；通过最小二乘法可以快速寻找最佳的仿射变换参数，使得均方根误差最小，即为配准最终采用的仿射变换。