[发明专利]一种基于相位相关计算的异源图像配准方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于相位相关计算的异源图像配准方法及装置，分别提取模板图像的第一特征图S1和参考图像的第二特征图S2；根据S1确定通道信息KP1；根据S2确定通道信息KP2；根据KP1和KP2生成相位相关图RS；根据RS确定模板图像和参考图像之间的旋转参数r和尺度参数s；基于r、s、S1的剩余通道信息L1和S2的剩余通道信息L2计算模板图像和参考图像之间的平移参数(x,y)；本发明通过提取模板图像和参考图像的特征图，再将特征图分通道进行处理，可以一次性计算出模板图像和参考图像的旋转参数、尺度参数和平移参数，减少了计算量，降低了计算的冗余，可适用于小显存空间的设备，降低对设备性能的要求，提升了实时性。

技术领域

本发明属于异源图像配准技术领域，尤其涉及一种基于相位相关计算的异源图像配准方法及装置。

背景技术

图像配准是计算机视觉、遥感数据分析、图像处理领域的一个基础问题，它的目的是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加。

异源图像配准相比较同源图像配准的难度在于，异源图像之间的成像条件不同，图像的特征如纹理边缘不同。异源图像配准可以应用于很多场景，比如合成孔径雷达与光学图像的配准，地面图像在地图的定位等，即使在获取过程中，有GPS、北斗等定位系统可以提供定位信息，但是一些对精度和实时性要求极高的重要应用是无法接受这些定位系统产生的延时和过大的精度偏差，因此这些定位系统只能作为配准过程的辅助，相比之下，直接从异源图像上得到配准结果的方法便十分重要。

目前，基于深度相位相关的办法，通过神经网络计算多个模态的特征图，然后对特征图进行傅里叶变换和对数坐标变换，接下来通过相位相关的度量来求解得到最优旋转和尺度(即变化尺度)，之后通过旋转和尺度数据来校准原有图像。然后，再使用校准后的图像来求解最优的平移，最后得到校准后的图像。

虽然上述方法准确度较高，但是搜索空间的固定使得求解精度受限，并且目前方案对于旋转、尺度和平移采用不同的神经网络，需要进行两阶段训练，没有意识到神经网络的等变性，参数量冗余，计算量较大，不适用于资源受限设备。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于相位相关计算的异源图像配准方法及装置，将旋转、尺度和平移融合在同一神经网络中，减少计算量，提升实时性。

本发明采用以下技术方案：一种基于相位相关计算的异源图像配准方法，包括以下步骤：

分别提取模板图像的第一特征图S1和参考图像的第二特征图S2；

根据S1确定通道信息KP1；根据S2确定通道信息KP2；

根据KP1和KP2生成相位相关图RS；

根据RS确定模板图像和参考图像之间的旋转参数r和尺度参数s；

基于r、s、S1的剩余通道信息L1和S2的剩余通道信息L2计算模板图像和参考图像之间的平移参数(x,y)。

进一步地，根据S1确定通道信息KP1包括：

提取S1的一个通道信息K1；

对K1进行傅里叶变换并归一化，得到变换后的通道信息KF1；

对KF1进行对数极坐标变换，得到通道信息KP1。

进一步地，KP2的确定方法与KP1的确定方法相同，且KP1和KP2对应的通道序数相同。

进一步地，根据KP1和KP2生成相位相关图RS包括：

以KP1为二维卷积核、KP2为二维输入信号依次进行傅里叶卷积和相关性计算，得到相位相关图RS。

进一步地，根据RS确定模板图像和参考图像之间的旋转参数r和尺度参数s包括：