[发明专利]图像对齐方法、图像对齐装置及终端设备

说明书

本申请提供的一种图像对齐方法，包括：针对第一模态图像中预先划分得到的每一个第一网格区域，确定所述第一网格区域中的至少两个第一候选匹配点；针对第一网格区域中的每一个第一候选匹配点，从第二模态图像中查找所述第一候选匹配点所对应的第一目标像素点，其中，所述第一目标像素点与对应的第一候选匹配点之间的互相关信息符合预设互相关条件；根据查找到的第一目标像素点确定第一模态图像与第二模态图像之间的匹配点对；根据所述匹配点对，获得所述第一网格区域与所述第一网格区域在第二模态图像中所对应的第二网格区域之间的网格变换矩阵；根据各个网格变换矩阵，将第二模态图像变换为相对于第一模态图像对齐的目标图像。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及图像对齐方法、图像对齐装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

图像对齐技术是图像处理中非常重要且基础的技术，其可运用到很多图像处理的任务中。

例如，诸如手机、AR眼镜、虚拟现实设备等终端上常常会集成有多个摄像头，并且不同摄像头所采用的的成像原理也可能不同，比如，终端上可能有红外摄像头和RGB成像摄像头。而不同成像原理的摄像头所采集得到的图像可以认为是不同模态的图像。此时，需要将不同模态的图像进行图像对齐来实现拼接融合。此外，在医学图像领域、遥感图像领域等应用领域，也要通过图像对齐技术来实现诸如电子计算机断层扫描(ComputedTomography，CT)图像、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)等不同模态的图像之间的拼接和融合。

目前，传统的图像对齐方法中，是通过尺度不变特征变换(Scale-invariantfeature transform，SIFT)等算法来实现图像特征点检测和匹配，从而根据匹配的图像特征点来实现不同图像之间的对齐操作。

然而，基于SIFT的特征点检测在很大程度上依赖图像中结构相似区域在梯度方向上的一致性，而不同模态的图像在结构相似区域的梯度方向上，可能存在较大差异，导致无法在不同模态的图像之间找到准确的匹配点对，从而使得不同模态图像之间的图像对齐精度较差。

发明内容

本申请实施例提供了图像对齐方法、图像对齐装置、终端设备及计算机可读存储介质，可以解决现有的方法无法在不同模态的图像之间找到准确的匹配点对，从而使得不同模态的图像之间的图像对齐精度较差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像对齐方法，包括：

针对第一模态图像中预先划分得到的每一个第一网格区域，确定所述第一网格区域中的至少两个第一候选匹配点；

针对所述第一网格区域中的每一个第一候选匹配点，从第二模态图像中查找所述第一候选匹配点所对应的第一目标像素点，其中，所述第一目标像素点与对应的所述第一候选匹配点之间的互相关信息符合预设互相关条件；

若从所述第二模态图像中查找到所述第一候选匹配点所对应的第一目标像素点，则将所述第一候选匹配点和所述第一候选匹配点所对应的第一目标像素点作为所述第一模态图像与所述第二模态图像之间的一组匹配点对；

根据所述匹配点对，获得所述第一网格区域与所述第一网格区域在所述第二模态图像中所对应的第二网格区域之间的网格变换矩阵，其中，所述第一网格区域在所述第一模态图像中的位置与所述第一网格区域所对应的第二网格区域在所述第二模态图像中的位置相同；

根据各个网格变换矩阵，将所述第二模态图像变换为相对于所述第一模态图像对齐的目标图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像对齐装置，包括：

确定模块，用于针对第一模态图像中预先划分得到的每一个第一网格区域，确定所述第一网格区域中的至少两个第一候选匹配点；