[发明专利]一种基于二次配准的水对空成像畸变校正算法

权利要求书

1.一种基于二次配准的水对空成像畸变校正算法，其特征在于：步骤如下：

步骤一、在第一次图像配准校正算法中，基准图像采用图像序列的均值图像；

步骤二、图像配准采用非刚性的B-spline图像配准方法估测图像畸变矩阵，根据最后获得畸变矩阵基于2D插值来恢复畸变的图像序列；

B-spline的变换向量Γ(x,y)为：

式中，Φ_(i+m)(j+l)是变换向量的控制点，和B_m和B_l是标准B-spline的基准函数，分别为：

使用局部变换参数最小化能量函数：

其中：

H(M),H(Γ(I′_i))分别代表M和Γ(I′_i)的边缘熵，S表示图像区域的面积；

步骤三、采用多次迭代图像畸变矩阵估测和图像序列恢复，结束迭代后，计算图像输出的图像序列均值作为第二次配准的输入；

步骤四、将第一次配准算法中获得的图像序列均值图像等分成多块，然后每一块图像在图像序列中搜寻最相似图像；

步骤五：第二次图像配准算法采用一种非刚性的B-spline图像配准方法估测图像畸变矩阵，采用多次迭代配准算法优化畸变矩阵，根据最后获得畸变矩阵基于2D插值来恢复畸变的图像序列。

2.根据权利要求1所述的一种基于二次配准的水对空成像畸变校正算法，其特征在于：步骤四具体为：

将第一次配准算法中获得的图像序列均值图像等分成i*j(i,j＝1,2,3,…,l)块，每一块图像在图像序列中搜寻最相似图像：

以第一次获得的校准后的图像序列I_n，n为正整数，计算基准图像

以为基准图像采用块搜索算法搜索图像序列I_n，其公式为：

I_r^i,j＝min(R₁,R₂,…,R_n)

其中：R^i,j为基准图像等分i*j块区域的第i,j块与的差的平方，为图像序列中第i帧图像被同样等分i*j块区域的第i,j块，N为图像序列的总帧数，I_r^i,j表示与的差的平方的最小值，该最小值即为第二次配准的基准图像某一区域，则最终的配准的基准图像I_r为：