陳丹淇, 趙 迪

(1 上海機(jī)電工程研究所, 上海 201000; 2 上海衛(wèi)星工程研究所, 上海 201000)

基于特征點的圖像配準(zhǔn)方法研究*

陳丹淇1, 趙 迪2

(1 上海機(jī)電工程研究所, 上海 201000; 2 上海衛(wèi)星工程研究所, 上海 201000)

圖像配準(zhǔn)是將不同條件下(時間、傳感設(shè)備、氣候、角度等)得到的兩幅或者多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的過程。通常,每種配準(zhǔn)技術(shù)都是針對某一類具體應(yīng)用的,有一定的局限性。文中提出了一種融合的、基于特征點的圖像配準(zhǔn)方法,首先采用小波變換和USAN區(qū)域特性相結(jié)合的角點檢測方法,然后利用互相關(guān)和RANSAC相結(jié)合的方法進(jìn)行特征點匹配,最后采用薄板樣條法求解點變換矩陣。通過這種方法可以彌補不同配準(zhǔn)方法的不足,提高配準(zhǔn)精度。通過對人物、景物等大量圖像進(jìn)行實驗分析,證明此算法具有很好的配準(zhǔn)精度、環(huán)境適應(yīng)性和實時性。

融合;圖像配準(zhǔn);角點;特征點匹配

0 基于特征點的圖像配準(zhǔn)方法

圖像配準(zhǔn)實際上就是將不同時間、不同成像模式、不同視場下獲得的兩幅或多幅圖像進(jìn)行空間幾何變換的過程。也就是說,要將兩幅圖像中對應(yīng)于同一空間位置的兩個點聯(lián)系起來,尋找到一種空間變換關(guān)系,使得經(jīng)過變換后的兩幅圖像差異性最小。

特征點作為圖像的關(guān)鍵特性,包含了圖像的高層信號信息,對光照、噪音的抗干擾能力較強(qiáng)。因此,基于特征點的圖像配準(zhǔn)算法是文中的研究重點,其算法流程圖可見圖1。

1 基于小波變換和USAN區(qū)域特性的角點檢測

1.1 基于小波變換多尺度積的邊緣檢測方法

設(shè):

(1)

M2j代表了梯度向量模,反映了f(x,y)·θ(x,y)在點(x,y)上灰度變化的劇烈程度。M2j沿著A2j取極大值點對應(yīng)著f(x,y)的突變點,也就是圖像的邊緣位置。

通過小波變換得到了圖像的邊緣位置,但是該方法易受噪聲影響,因此引入小波變換多尺度積判別準(zhǔn)則如式(2)。

(2)

由此可以得到邊緣點的判決條件:

1)點f(x,y)是M2j的局部極大值,且M2j>T,T為閾值。

從圖2可以看出,加入多尺度積后,可以有效抑制噪聲的影響,提高邊緣檢測的精度。

1.2 邊緣連接

利用小波變換進(jìn)行邊緣檢測之后,會存在毛草邊緣和短小的邊緣點。為了去除這些噪聲影響,同時為角點檢測提供有效的邊緣結(jié)構(gòu),文中利用像素梯度向量模和方向角來進(jìn)行邊緣連接。也就是說,如果像素(m,n)在像素(x,y)的鄰域內(nèi)且他們滿足以下條件,就可以把兩個像素連接起來:

(3)

通過以上公式可以得到邊緣鏈數(shù)組,對于邊緣鏈小于某一閾值(5到15)將被作為噪聲邊緣去除,由圖3可以看出,通過邊緣連接后,可以去除掉短小且沒有使用價值的邊緣信息,并使邊緣得到平滑。

1.3 基于曲率的角點檢測

根據(jù)角點的特性可知,位于光滑曲線上的點,其左右兩邊曲線所形成的夾角接近于零;而在角點處,其左右兩邊曲線會形成一個夾角。因此只有當(dāng)某點左右兩邊直線之間的夾角在某一個范圍內(nèi),文中選擇[π/4,π/2],則認(rèn)為這個點為角點。

1.4USAN區(qū)域特性去除偽角點

基于曲率的角點檢測方法比較簡單快速,但會產(chǎn)生很多偽角點,因此文中采用USAN區(qū)域特性去除這些噪聲點。

將位于圓形窗口模板中心的待檢測像素點稱為核心點。當(dāng)核心點在角點處時,USAN區(qū)域最小,而相反USAN區(qū)域最大。通過此種方法可以有效去除偽角點,如圖4。

1.5 基于小波變換和USAN區(qū)域特性檢測實驗結(jié)果

本算法由于作用在小波變換多尺度邊緣檢測的基礎(chǔ)上,因而具有一定的抗噪聲,同時基于曲率局部極大值進(jìn)行角點判定,受角度旋轉(zhuǎn)的影響較小。

2 基于互相關(guān)和RANSAC算法相結(jié)合的特征點匹配

2.1 基于互相關(guān)的特征點匹配

假設(shè)p=(px,py)和q=(qx,qy)分別是待配準(zhǔn)圖和參考圖像上的特征點。則p和q相似程度的歸一化互相關(guān)公式如下:

py)-u1][f2(x+px,y+py)-u2]}

(4)

按照上述條件,逐點對兩幅圖像的特征點集進(jìn)行判斷,可初步建立控制點對之間的匹配關(guān)系。

2.2RANSAC(RandomSampleConsensus)算法

運用互相關(guān)算法實現(xiàn)粗匹配之后,采用RANSAC方法進(jìn)行修正,以得到精確的匹配。

算法執(zhí)行步驟如下:

1)隨機(jī)提取N對特征點,文中N=4;

2)根據(jù)變換模型求解變換參數(shù),采用投影變換;

3)在剩余的特征點對中計算符合變換模型的特征點對的個數(shù),記作K;

4)不斷的循環(huán)以上步驟,最大循環(huán)次數(shù)為1 000,同時記錄K值最大時相對應(yīng)的變換參數(shù);

5)依據(jù)最優(yōu)變換參數(shù),對特征點對進(jìn)行修正,得出匹配結(jié)果。

在誤匹配點數(shù)目接近一半的情況下,RANSAC算法仍然可以得到正確的結(jié)果,具有很好的魯棒性。

2.3 基于互相關(guān)和RANSAC相結(jié)合的特征點匹配實驗結(jié)果

圖6是采用基于互相關(guān)的特征點匹配的算法,其中分別用紅、黃、藍(lán)、粉4種顏色標(biāo)記了誤匹配點對的位置。圖7是RANSAC法修正后的結(jié)果,可以看出經(jīng)過RANSAC法修正后,誤匹配點的錯誤的運動趨勢得到了修正,為點變換矩陣的求解提供了精確的匹配結(jié)果。

3 薄板樣條法求解點變換矩陣

薄板樣條(TPS)圖像匹配算法能夠?qū)⒖臻g變換分解為一個全局仿射變換和一個局部非仿射變換。

此算法在考慮到全局幾何變換的同時,考慮到了局部畸變,因此有較高的精確度。求解參數(shù)為(m+3)個,便可以得出圖像間的變換矩陣。

4 文中實驗結(jié)果

從試驗結(jié)果可以看出,文中提出的基于特征點的圖像配準(zhǔn)方法具有良好的抗干擾性和環(huán)境適應(yīng)性,能夠在噪音環(huán)境下達(dá)到良好的配準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)(圖8);能夠適應(yīng)旋轉(zhuǎn)縮小的環(huán)境變化,在手動旋轉(zhuǎn)圖片和真實拍攝圖片上都可以達(dá)到良好的試驗結(jié)果(圖8、圖9);能夠適應(yīng)不同角度真實環(huán)境變化,并有較好的抗干擾性能,在部分內(nèi)容發(fā)生變化的情況下,依然能夠保持良好的配準(zhǔn)精度(圖10)。同時,文中提出的配準(zhǔn)方法工作機(jī)理較為簡單,計算速率較高,具有良好的實時性能。

5 總結(jié)

文中在角點檢測中將小波變換和USAN區(qū)域特性很好的結(jié)合到了一起,有很高的準(zhǔn)確性,并具備一定的抗噪性和旋轉(zhuǎn)不變性。同時,提出了基于互相關(guān)及RANSAC相結(jié)合的算法,獲得精度很高的匹配結(jié)果。最后采用薄板樣條法求解點變換矩陣,不但考慮到了

全局的仿射變換,而且考慮到局部的非仿射變換,具有很高的精確度。

文中的整個配準(zhǔn)過程完全是自動完成的,通過大量的實驗結(jié)果證明了文中提出配準(zhǔn)方法具有廣泛的適用性和良好的配準(zhǔn)效果。

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本刊編輯部

ImageRegistrationBasedonFeature

CHEN Danqi1, ZHAO Di2

(1 Shanghai Electro-mechanical Engineering Institute, Shanghai 201000, China; 2 Shanghai Institute of Satellite Engineering, Shanghai 201000, China)

Image registration is a process of matching and superimposing two or more images obtained under different conditions (time, sensing equipment, climate, angle, etc. ). Typically, each registration technique is specific to a particular class of application, with some limitations. An fusion image registration algorithm based on feature is presented in this thesis. Firstly, the corner detection method is combined with wavelet transform and USAN regional features. Then, the feature points are matched by cross correlation and RANSAC(Random Sample Consensus). Finally, the thin-plate spline algorithm is adopted. This method can make up for the shortcomings of different registration methods to improve the accuracy. Through experiments on a large number of images, such as characters and scenes, it is proved that the algorithm has good registration accuracy, environmental adaptability and real-time.

fusion; image registration; corner; feature points matching

TP751;TP391.41

A

2016-07-28

陳丹淇(1986-),女,內(nèi)蒙古扎蘭屯人,工程師,碩士,研究方向:圖像與語音處理。