八通道成像多光譜圖像配準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種八通道成像多光譜圖像配準(zhǔn)方法，采用一種操作干預(yù)提取圖像特 征點(diǎn)進(jìn)行匹配的方法，適用于8通道成像光譜儀具有通道數(shù)目較少、處理時(shí)間不受限制等 因素的特點(diǎn)。
【背景技術(shù)】
[0002] 多光譜成像（Multispectral Imaging)是多波段光譜成像技術(shù)的簡(jiǎn)稱(chēng)，它是一種 圖譜合一的信息獲取及處理技術(shù)，即在取得目標(biāo)的空間維信息的同時(shí)，還取得該目標(biāo)的光 譜維信息。根據(jù)所獲取信息的光譜波段數(shù)或者光譜分辨率大小的差異，目前的光譜成像技 術(shù)大致可劃分為多光譜成像（Multi-spectral Imaging)、高光譜成像（Hyper-spectral Imaging)以及超光譜成像（Ultra-spectral Imaging) 〇
[0003] 圖像配準(zhǔn)（Alignment)是指對(duì)取自不同時(shí)間、不同傳感器或者不同視角的同一場(chǎng) 景的兩幅圖像或者多幅圖像序列進(jìn)行幾何位置匹配的過(guò)程或方法，是近年來(lái)圖像工程應(yīng)用 領(lǐng)域的一個(gè)熱門(mén)發(fā)明，目前已被廣泛地應(yīng)用在光學(xué)遙感圖像、醫(yī)學(xué)影像、三維重構(gòu)、機(jī)器人 視覺(jué)等諸多領(lǐng)域中。
[0004] 多光譜圖像的配準(zhǔn)是整個(gè)光譜成像系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的重要環(huán)節(jié)之一，它關(guān)系到光譜 維和圖像維的準(zhǔn)確融合問(wèn)題。在多光譜成像儀的數(shù)據(jù)立方體中，由于光學(xué)系統(tǒng)的裝配誤差 以及采樣過(guò)程中存在的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)或儀器本身的運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致同一場(chǎng)景的多通道圖像之間存在 幾何位置以及放大率等方面的差異，因此在多光譜成像儀的數(shù)據(jù)處理中有必要采用一個(gè)圖 像配準(zhǔn)環(huán)節(jié)，以使得數(shù)據(jù)立方體的圖像在空間維準(zhǔn)確配準(zhǔn)。
[0005] 迄今為止，圖像配準(zhǔn)已逐步形成了一套完整的理論體系和方法。在現(xiàn)有圖像配準(zhǔn) 方法中主要包括互相關(guān)法、傅立葉變換法、點(diǎn)映射法、彈性模型法、小波變換配準(zhǔn)法等等，這 些方法都有各自的特點(diǎn)和應(yīng)用背景。
[0006] 互相關(guān)法是基于圖像灰度信息的方法，它適合于同一傳感器獲得的圖像之間的配 準(zhǔn)。該方法要求的計(jì)算量大，不適合處理非線(xiàn)性形變和局部形變問(wèn)題，還有待改進(jìn)。
[0007] 傅立葉變換法是對(duì)圖像進(jìn)行快速傅立葉變換后，應(yīng)用相位相關(guān)等技術(shù)處理旋轉(zhuǎn)、 平移和縮放失配的圖像配準(zhǔn)。但傅氏變換方法也不能處理非線(xiàn)性變形等問(wèn)題和不同灰度屬 性圖像的配準(zhǔn)。
[0008] 點(diǎn)映射是在不知道兩幅圖像的映射方式時(shí)最常采用的配準(zhǔn)方法。但特征點(diǎn)的位置 精度容易受人的主觀判斷的影響，不能得到精確穩(wěn)定的配準(zhǔn)結(jié)果，因此，點(diǎn)映射方法還經(jīng)常 利用各個(gè)階段之間的反饋來(lái)找到最優(yōu)變換。
[0009] 彈性模型法目前主要用于醫(yī)學(xué)圖像之間的配準(zhǔn)?；谛〔ㄗ儞Q的配準(zhǔn)方法近年來(lái) 引起了人們的高度重視，其特點(diǎn)是可以極大的減少圖像配準(zhǔn)時(shí)的計(jì)算量。
【附圖說(shuō)明】
[0010] 圖1為L(zhǎng)aplacian算子常用模板示意圖；
[0011] 圖2為L(zhǎng)OG算子5 X 5階模板示意圖。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012] 鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明的目的在于提供一種適用于八通道成像多 光譜圖像的配準(zhǔn)方法，具體采取了以下技術(shù)方案：
[0013] 步驟一、多光譜圖像邊緣檢測(cè)和提??；
[0014] 步驟二、多光譜圖像配準(zhǔn)變換。
[0015] 優(yōu)選的，上述步驟具體為：
[0016] 步驟一、多光譜圖像邊緣檢測(cè)和提取，采用LOG濾波器進(jìn)行邊緣檢測(cè)，對(duì)圖像先進(jìn) 行適當(dāng)?shù)钠交?，以抑制噪聲，然后再進(jìn)行求微，在Laplacian算子的基礎(chǔ)上增加了 Gauss變 換而實(shí)現(xiàn)的LOG算子，對(duì)于二維圖像信號(hào)，先用下述的Gauss函數(shù)來(lái)進(jìn)行平滑：
[0018] G(x，y，〇)是一個(gè)圓對(duì)稱(chēng)函數(shù)，其平滑的作用可通過(guò)σ來(lái)控制，由于對(duì)圖像進(jìn)行 線(xiàn)性平滑，在數(shù)學(xué)上是進(jìn)行卷積，令g(x，y)為平滑后的圖像，得到：
[0019] g(x，y) = G(x，y，〇 )*f(x，y)
[0020] 其中f (χ，y)是平滑前的圖像，
[0021] 由于邊緣點(diǎn)是圖像中灰度值變化劇烈的地方，這種圖像強(qiáng)度的突變將在一階導(dǎo)數(shù) 中產(chǎn)生一個(gè)峰，或等價(jià)于二階導(dǎo)數(shù)中產(chǎn)生一個(gè)零交叉點(diǎn)，而沿梯度方向的二階導(dǎo)數(shù)是非線(xiàn) 性的，計(jì)算較為復(fù)雜，所以用Laplacian算子來(lái)替代，即用：
[0023] 的零交叉點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)，式中V2C?為L(zhǎng)OG濾波器，
[0025] 取 σ 彡 1 ;
[0026] 步驟二、多光譜圖像配準(zhǔn)變換，變換公式為
[0028] 式中：(X，y)是第一幅圖像即基準(zhǔn)圖像的點(diǎn)，經(jīng)變換后對(duì)應(yīng)第二幅圖像中的（X'， 太），而k、Θ及ΔΧ和Ay分別是第一幅圖與第二幅圖的比例因子、旋轉(zhuǎn)因子和坐標(biāo)平移 量。
[0029] 優(yōu)選的，上述LOG算子借助模板來(lái)實(shí)現(xiàn)，采用如表中所示的5X5模板
CN 105118050 A 說(shuō)明書(shū) 3/5 頁(yè)
[0031] 相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的八通道成像多光譜圖像配準(zhǔn)方法針對(duì)8通道成像 光譜儀具有通道數(shù)目較少、處理時(shí)間不受限制等因素，采用一種操作干預(yù)提取圖像特征點(diǎn) 進(jìn)行匹配的方法，能夠得到很好的配準(zhǔn)合成圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032] 本發(fā)明提供一種八通道成像多光譜圖像配準(zhǔn)方法，為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案 及效果更加清楚、明確，以下參照附圖并舉實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此 處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0033] 八通道成像光譜儀具有通道數(shù)目較少、處理時(shí)間不受限制等因素，因此本發(fā)明的 圖像配準(zhǔn)采用一種人工干預(yù)提取圖像特征點(diǎn)進(jìn)行匹配的方法，該方法可以歸類(lèi)為點(diǎn)映射 法。
[0034] 點(diǎn)映射法在進(jìn)行配準(zhǔn)前需要提取各幅圖像的邊緣細(xì)節(jié)以便于對(duì)特征點(diǎn)或特征匹 配向量的提取。圖像邊緣檢測(cè)方法目前已有成熟的方法可以利用，目前被人們采用的邊 緣檢測(cè)算子大體上可以分為兩大類(lèi)，即一階微分算子和二階微分算子。一階微分算子主 要有梯度算子、Roberts cross算子、Prewitt算子和Sobel算子；二階微分算子主要是指 Laplacian (拉普拉斯）算子。這些算子都響應(yīng)于灰度級(jí)變化，或平均灰度級(jí)變化。
[0035] 如果在二階微分Laplacian算子之前加入一個(gè)Gauss (高斯）變換，則組成著名的 LOG算子即高斯-拉普拉斯算子。上述邊緣檢測(cè)算子各有其特點(diǎn)。
[0036] 本發(fā)明采用的邊緣檢測(cè)算子為L(zhǎng)OG算子，它是在Laplacian算子的基礎(chǔ)上增加了 Gauss變換而實(shí)現(xiàn)的，因此有必要首先介紹Laplacian算子。
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