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一种用于机场跑道图像的亚像素配准方法.pdf

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一种 用于 机场 跑道 图像 像素 方法
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摘要
申请专利号:

CN201611258367.9

申请日:

2016.12.28

公开号:

CN106683128A

公开日:

2017.05.17

当前法律状态:

实审

?#34892;?#24615;:

审中

法?#19978;?#24773;: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/35申请日:20161228|||著?#38469;?#39033;变更IPC(主分类):G06T 7/35变更事项:发明人变更前:徐进 王琦艺 徐凯 孙翊皓 傅志中 李晓峰变更后:徐进 王琦艺 赵宇飞 徐凯 叶桦杉 傅志中 李晓峰|||公开
IPC分类号: G06T7/35(2017.01)I; G06T7/37(2017.01)I 主分类号: G06T7/35
申请人: 电子科技大学
发明人: 徐进; 王琦艺; 徐凯; 孙翊皓; 傅志中; 李晓峰
地址: 611731 四川省成?#38469;?#39640;新区(西区)西源大道2006号
优?#28909;ǎ?/td>
专利代理机构: 电子科技大学专利中心 51203 代理人: 周刘英
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法律状态
申请(专利)号:

CN201611258367.9

授权公告号:

||||||

法律状态公告日:

2017.06.09|||2017.06.09|||2017.05.17

法律状态类型:

实质审查的生效|||著?#38469;?#39033;变更|||公开

摘要

本发明公开了一种用于机场跑道图像的亚像素配准方法,属于图像处理技术领域,主要解决实际场景中光强不一致的结构信息稀疏图像的亚像素傅立叶配准问题。本发明的具体实现步骤为:对参考图和待配准图进行亚像素的傅立叶配准,并基于傅立叶配准结果选取变换?#38382;?#36827;行投影变换,进而进行遍历配准;将图像转到HSV空间,在S通道和V通道进行亚像素的傅立叶配准,根据配准值进行校正指标的计算;依据此校正指标判断最终亚像素配准结果。本发明可应用于光照不一致的结构信息稀疏的图像配准问题中。

权利要求书

1.一种用于机场跑道图像的亚像素配准方法,其特征在于,包括下列步骤:
步骤1:输入参考图和待配准图,并在参考图中截取参考区域、在待配准图中截取待配
准区域,其中参考区域与待配准区域的尺寸相同;
步骤2:对参考区域、待配准区域进行整数像素的傅立叶配准,对两区域的互功率谱进
行傅立叶逆变换,得到冲激函数;
根据冲激函数的最大值及其邻域值进行高斯曲线拟合,将拟合曲线的最大值位置作为
亚像素傅立叶配准的初始值(x0,y0);
步骤3:对配准的初始值(x0,y0)进行向上或下取整,得到取整?#38382;?X,Y)并作为遍历区
域的中心点,初始化遍历区域?#38382;齥=1,进行逐级扩大遍历配准:
301:设置第k级遍历区域的边界最大值为(X+k,Y+k)、(X+k,Y-k)、(X-k,Y+k)、(X-k,Y-
k);
将第k级遍历区域均分为N个图像单元,每个图像单元的坐标记为点(x,y)表示,用M表
?#38236;趉级遍历区域包括的像素点数目,则N大于或等于2M;
分别将第k级遍历区域的每个点(x,y)作为平移向量,将待配准区域投影至参考图,得
到投影区域,计算区域参考区域、投影区域之间的差分图能量值并作为点(x,y)的能量值;
302:判断第k级遍历区域的最小能量值的点(x,y)是否位于第k级遍历区域的边界上,
若是,则执行步骤303;否则,执行步骤304;
303:判断k是否小于预设阈值a,若是,则更新遍历区域?#38382;齥=k+1,返回步骤301;否
则,执行步骤304;。
步骤304:将第k级遍历区域的最小能量值的点(x,y)作为校正值,并标记为(x1,y1);
步骤4:判断|x0-x1|>1是否成立,若是,则执行步骤5;否则执行步骤6;
步骤5:将区域A和区域B转换到HSV色彩空间,再进行HSV空间下的S通道和V通道的分
离,并分别基于S、V通道下的图像信息执行步骤2,得到S通道、V通道下的亚像素傅立叶配准
的初始值,将S通道下的初始值记为(xs,ys),V通道下的初始值记为(xv,yv);
对xs和xv进行加权?#22270;?#31639;得到校正指标L,即L=a×xs+b×xv,其中权重a、b大于或等
于0,且a、b之和为1;
步骤6:基于初始值(x0,y0)和校正值(x1,y1)的误差值选择最终配准值:
若|x0-x1|≤1,且|y0-y1|≤1,则最终配准值为初始值;
若|x0-x1|≤1,且|y0-y1|>1,则最终配准值为(x0,y1);
若|x0-x1|>1,则基于x0、x1与校正指标L的误差值判断初始值和校正值中最接近校正指
标L的项:若|x0-L|<|x1-L|,则初始值最接近校正指标L;否则校正值最接近校正指标L;再
将初始值和校正值中最接近校正指标L的项作为最终配准值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤301中,参考区域、投影区域之间的差分
图能量值具体为:两个图像的像素值之差的绝对值的平方的总和,再除以参考区域或投影
区域的图片大小。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤5中,权重a小于或等于0.5,权重b大于或
等于0.5。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤303中,预设阈值a的优选值为3。

说明书

一种用于机场跑道图像的亚像素配准方法

技术领域

本发明涉图像处理技术领域,具体涉及图像在HSV空间和RGB空间下的亚像素配准
处理。

背景技术

图像配准是计算机视觉一个重要研究内容,主要可分为基于特征、区域和相位的
配准。对于结构信息稀疏的图像,无法检测到足够多的特征进行配准;同时,结构信息稀疏
导致相同区域的结构相似性一致,亦无法进行基于区域的配准。而基于相位的配准将图像
从时域转换到频域,在此种场景下体现出了优势。但由于实际环境中光照、噪声、场景表面
材料反射特征等影响,在RGB空间下的基于差分图能量值的遍历配准有时并不能得到确切
配准?#38382;?#32780;在HSV空间中,色调、对比度和亮度是三个独立的量,较符合人眼视觉系?#22330;?#22240;
此,将HSV空间下的配准结果作为校正指标,?#20613;糝GB空间下配准结果的判断,有利于提高
RGB空间下相位配准的准确性。

相位配准是一种建立在傅立叶平移理论上的图像配准方法,通过计算两幅图像的
?#36947;?#21494;互功率谱得到两幅图像的位置差,对图像进行配准。最常用的相位匹配方法是相位
相关法,可通过曲线或曲面拟合获得亚像素的配准结果。基于相位相关的亚像素配准
[Foroosh H,Zerubia J B.Berthod M.Extension of phase correlation to subpixel
registration[J].IEEE Transactions on Image Processing A Publication of the
IEEE Signal Processing Society,2002,11(3):188-200],其受噪声光照等干扰较大,误
差较大,但计算快。基于HSV空间的图像配准[兰海滨,王平,赵保军.基于色调空间的彩色图
像匹配算法[J].计算机应用研究,2009,26(3):380-382+394.],其虽克服了外部光强变化
对匹配的影响,但在高精度图像配准中存在配准耗时的问题。在上述配准方法中,相位相关
配准耗时少,而HSV空间下的配准可去除光照影响。

发明内容

本发明的发明目的在于:针对噪声、光照等对相位相关配准和遍历配准准确性的
影响,提供一种利用HSV空间下配准信息作为校正指标,并对RGB空间下配准结果进?#20449;?#26029;
的方法。在高精度的结构信息稀疏图像中,既能去除光照等的影响,又能准确得到匹配参
数。

本发明的一种用于机场跑道图像的亚像素配准方法,包括下列步骤:

步骤1:图像预处理。在输入的参考图和待配准图中截取实际应用中需配准的区域
(大小均为M*N),记为得到参考区域(区域A)和待配准区域(区域B);

步骤2:亚像素的傅立叶配准。对区域A和区域B进行整数像素的傅立叶配准,对两
区域的互功率谱进行傅立叶逆变换,得到一个冲激函数;

根据冲激函数的最大值及其周围邻域(如八邻域)值进行高斯曲线拟合,此曲线的
最大值位置即是亚像素傅立叶配准的初始值(x0,y0);

步骤3:遍历配准。对配准的初始值(x0,y0)进行向上或下取整,得到取整?#38382;?X,Y)
并作为遍历区域的中心点,初始化遍历区域?#38382;齥=1,进行逐级扩大遍历配准:

301:设置第k级遍历区域的边界最大值为(X+k,Y+k)、(X+k,Y-k)、(X-k,Y+k)、(X-
k,Y-k),其中遍历区域优选为矩形;

将第k级遍历区域均分为N个图像单元(为了便于与像素点区分,此处可定义为微
图像单元),每个微图像单元的坐标记为点(x,y)表示,用M表?#38236;趉级遍历区域包括的像素
点数目,则N大于或等于2M,即微图像单元不超过0.5像素点,N的具体取值取决于配准处理
精?#21462;?br />

分别将第k级遍历区域的每个点(x,y)作为平移向量,将区域B投影至参考图,得到
投影区域(记为区域C),计算区域A、C之间的差分图能量值,并以该差分图能量值表征此点
(x,y)的能量值,其中区域A、C之间的差分图能量值具体为:两个图像的像素值之差(同一像素
点)的绝对值的平方的总和,再除以图片大小。即点坐标(x,y)的能量值
其中,m*n为区域A的图像尺寸(区域C与区域A的尺寸相同),piA、piC表示区域A、C中位于像素
点i的像素值,下标i用于区分不同的像素点。

302:判断第k级遍历区域的最小能量值的点(x,y)是否位于第k级遍历区域的边界
上,若是,则执行步骤303;否则,执行步骤304;

303:判断k是否小于预设阈值a,若是,则更新遍历区域?#38382;齥=k+1,返回步骤301;
否则,执行步骤304。其中阈值a的取值优选值为3。

步骤304:将第k级遍历区域的最小能量值的点(x,y)作为校正值,并标记为(x1,
y1);

步骤4:判断|x0-x1|>1是否成立,若是,则执行步骤5;否则执行步骤6;

步骤5:将区域A和区域B转换到HSV色彩空间,再进行HSV空间下的S通道和V通道的
分离,并分别基于S、V通道下的图像信息执行步骤2,得到S通道、V通道下的亚像素傅立叶配
准的初始值,将S通道下的初始值记为(xs,ys),V通道下的初始值记为(xv,yv);

对xs和xv进行加权?#22270;?#31639;得到校正指标L,即L=a×xs+b×xv,其中权重a、b为经
验值,根据实际场景图像的不同而不同,需事先进行数据统计求得。不失一般性,V通道去除
光强不一致对图像的影响,保留了图像的结构信息。因此,对应V通道的权重b应大于或等于
0.5,对应S通道的权重a应小于或等于0.5。

步骤6:基于初始值(x0,y0)和校正值(x1,y1)的误差值选择最终配准值:

若|x0-x1|≤1,且|y0-y1|≤1,则最终配准值为(x0,y0),即最终配准值为初始值;

若|x0-x1|≤1,且|y0-y1|>1,最终配准值为(x0,y1);

若|x0-x1|>1,则基于x0、x1与校正指标L的误差值判断初始值和校正值中最接近
校正指标L的项:若|x0-L|<|x1-L|,则初始值最接近校正指标L;否则校正值最接近校正指
标L;再将初始值和校正值中最接近校正指标L的项作为最终配准值。

综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是?#21644;?#20986;了现有的亚像素
傅立叶配准方法在配准过程中的可靠性,并解决了此种场景下进行亚像素配准受光强、噪
声等影响的问题。

附图说明

图1是本发明的流程图;

图2是用于实施例的参考图像,图像宽度为1920,高度为1080;

图3是用于实施例的待配准图像,图像宽度为1920,高度为1080;

图4是进行预处理和截取待配准区域之后的参考区域A和待配准区域B,图像尺寸
均为1920×521。

具体实施方式

为使本发明的目的、方案和优点更加清楚,下面结合实施方式和附图,对本发明作
进一步地详?#35813;?#36848;。

参见图1,本发明的一种用于机场跑道图像的亚像素配准方法主要包括下述过程:

(1)对输入的参考图及待配准图(以清晰的参考图、待配准图作为输入对象)进行
预处理和截取,将截取区域分别记为区域A和区域B,区域A、B的尺寸相同,色彩空间为RGB;

(2)对区域A和区域B进行亚像素的傅立叶配准;

(3)根据?#36947;?#21494;配准结果,对区域A和区域B进行遍历配准;

(4)将区域A和区域B转到HSV空间并分别提取S通道和V通道,并分别在两通道进行
亚像素的傅立叶配准,依据两通道的配准结果计算校正指标;

(5)依据?#36947;?#21494;配准结果、遍历配准结果和校正指标判断最终配准值。

其中步骤(2)、(4)可并行执行,步骤(1)~(5)的其具体实现过程如下:

1)读取参考图,如图2所示,图像尺寸为1920×1080。

2)读取待配准图,如图3所示,图像尺寸为1920×1080。

3)对参考图和待配准图进行预处理并截取参考区域和待配准区域,分别记为A和
B,此场景的待配准区域为纵向像素280~800,横向不变,如图4所示。

4)对区域A和区域B进行亚像素的傅立叶配准,得初始值为(-0.561,-0.463)。

5)对初始值(-0.561,-0.463)进行取整为(0,0),将(0,0)作为遍历区域的中心点,
初始化遍历区域?#38382;齥=1,进行逐级扩大遍历配准:

以遍历区域为矩形,边界阈值a为3为例,本发明的逐级扩大遍历配准的具体过程
为:

因遍历区域的中心点为(0,0),第1级遍历区域即为像素范围为[-1+1]内的遍历区
域,

以0.1像素作为配准精度,将第1级遍历区域划分为多个微图像单元,每个微图像
单元为0.1像素,将每个微图像单元的坐标记为点(x,y);

分别将第1级遍历区域的每个点(x,y)作为平移向量,将区域B投影至参考图,得到
投影区域(记为区域C),即每个平移向量?#25104;?#19968;个区域C;

基于区域A、C之间的差分图能量值得到第1级遍历区域的每个平移向量(x,y)的能
量值E(x,y),此时找到的能量最小值位于能量矩阵边界处,即位于-1或+1处;因此扩大范围,
再进行第2级遍历区域(像素范围为[-2+2])的遍历配准,此时找到的能量最小值位于(-2,
1.2),亦位于能量矩阵边界处;为了保证能量最小值不位于像素搜索范围的边界,在遍历区
域?#38382;齥的当前值小于3的前提下,再扩大范围,进行第2级遍历区域(像素范围为[-3+3])的
遍历配准,此时找到的能量最小值位于(-2,1.2),即得到校正值(-2,1.2)。

6)由于初始值(-0.561,-0.463)与校正值(-2,1.2)的误差为(1.439,0.979),在x
方向的误差值大于1,需进行HSV空间下的校正指标计算。

7)在S分量下进行亚像素的傅立叶配准,得到S分量下的亚像素傅立叶配准的初始
值,记为(xs,ys)。本实施例中,(xs,ys)具体值为(-0.9,-4)。

8)在V分量下进行亚像素的傅立叶配准,得到V分量下的亚像素傅立叶配准的初始
值,记为(xv,yv)。本实施例中,(xv,yv)的具体值为(-1.5,-4)。

9)根据大量数据统计得知,此场景下的S分量结果和V分量结果的权重值为a=0.3
和b=0.7,且a+b=1,a,b都为大于等于0,小于等于1的实数,因此校正指标为L=-(0.3×
0.9+0.7×1.5)=-1.32。

10)对于初始值(-0.561,-0.463)和校正值为(-2,1.2),校正指标L与-2较为接近,
因此最终配准结果为(-2,1.2)。

在不知真实配准结果的前提下,本实施案例所得的配准结果,符合人眼核实之后
的结果,去除了光照、噪声等对RGB空间下的亚像素傅立叶配准和遍历配准结果的干扰,同
时得到了高精度的配准结果。

以上所述,仅为本发明的具体实施方式,本说明书中所公开的任一特征,除非特别
叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换;所公开的所有特征、或所有方
法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以任何方式组?#31232;?br />

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