[发明专利]一种图像配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像配准（image registration）方法。

背景技术

  图像配准是把两幅或多幅同一目标的不同图像对齐到一个坐标系的过程，其中，不同的图像可能从不同时间、不同角度或不同相机拍摄得到。图像配准是图像处理研究与应用中的一个重要方向，它是许多图像应用的基础，比如，超分辨率图像重构（super-resolution image reconstruction）、图像拼接（image mosaicing）及图像融合（image fusion）。在众多性能指标中，配准精度（accuracy）是最为重要的，而且，亚像素（sub-pixel）精度是许多应用的基本要求，或可以明显提高图像处理应用的性能。一般可以把图像配准方法分为两大类：基于区域（area-based）的图像配准方法与基于特征（feature-based）的图像配准方法。其中，基于区域的图像配准直接对图像灰度值进行处理，而基于特征的图像配准则从图像中提取出一些特征点然后进行匹配。

在基于区域的图像配准方法中，基于梯度（gradient-based）的配准方法和相位相关（phase correlation）法是两种典型的配准方法，它们分别在时（空）域及频域中实现。而且，前者的最显著优点是可以提供高精度的亚像素结果，但其缺点是不能估计大旋转角度情形；后者的最大优点是对噪声具有强的鲁棒性，但在亚像素精度方面存在一定程度的缺陷。

  针对上述问题，本发明提出一种结合相位相关法与基于梯度法的配准方法，它可以结合两者的优点而避开各自的缺点，即可以在大角度情形下获得高精度的亚像素配准结果。

  参考文献：

  B. Zitova and J. Flusser, Image registration methods: A survey, Image and Vision Computing, Vol.21, No.11, pp.977-1000 (2003).

  B.D. Lucas and T. Kanade, An iterative image registration technique with an application to stereo vision, in Imaging Understanding Workshop, pp.121-130 (1981).

D. Keren, S. Peleg, and R. Brada, Image sequence enhancement using sub-pixel displacement, in CVPR'88, pp.742-746 (1988).

  C.D. Kuglin and D.C. Hines, The phase correlation image alignment method, in IEEE International Conference on Cybernetics and Society, pp.163-165 (1975).

  B.S. Reddy and B.N. Chatterji, An FFT-based technique for translation, rotation, and scale-invariant image registration, IEEE Transactions on Image Processing, Vol.5, No.8, pp.1266-1271 (1996).

发明内容

  本发明提供一种结合相位相关法与基于梯度法的图像配准方法，由于该方法结合了两种方法的优点而避开了各自的缺点，因而可以在获得大角度配准的同时保持高精度亚像素结果。该配准方法基于旋转-平移（rotation-translation：RT）模型，即包括三个参数：水平方向平移                                                、垂直方向平移及旋转角度；因此，具体来讲，本发明中的相位相关法使用基于傅里叶-梅林（Fourier-Mellin）变换的相位相关法，而基于梯度法为Keren方法（见D. Keren, S. Peleg, and R. Brada, Image sequence enhancement using sub-pixel displacement, in CVPR'88, pp.742-746）。