[发明专利]用于对图像进行配准的方法和装置

权利要求书

1.一种用于对图像进行配准的方法，其中，所述方法使用SIFT算法得到待配准图像与标准图像的特征点并通过筛选得到粗匹配点对，所述方法包括以下步骤：

a基于待配准图像与标准图像的粗匹配点对中的多个特征点对，计算作用于待配准图像的变换模型矩阵，以得到相对应的初步配准图像；

b基于待配准图像与初步配准图像的边缘点的移动距离信息对粗匹配点对进行筛选，从而得到精确匹配点对；

其中，所述方法包括以下步骤：

c基于所述精确匹配点对，重复步骤a和b的操作，计算新的变换模型矩阵来作用于所述初步配准图像，以得到新的初步配准图像，并基于新的初步配准图像和原初步配准图像的边缘点的移动距离信息对该精确匹配点对进行筛选，以获得更为精确的匹配点对。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述移动距离信息包括待配准图像与初步配准图像的边缘点对应的最大移动距离和最小移动距离，所述步骤b包括以下步骤：

-计算待配准图像与初步配准图像的边缘点对应的最大移动距离和最小移动距离；

-对粗匹配点对进行筛选，使得筛选后的特征点对的移动距离介于所述最大移动距离和最小移动距离之间。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤c包括以下步骤：

-基于所述精确匹配点对，通过迭代的方式，不断重复步骤a和b的操作，计算新的变换模型矩阵来作用于前次经过变换得到的初步配准图像，以得到新的初步配准图像，并基于该新的初步配准图像和前一次得到的原初步配准图像的边缘点之间的移动距离信息对该精确匹配点不断进行筛选，直至满足预定的迭代终止条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述迭代终止条件包括以下任一项：

-迭代次数超过预定阈值；

-筛选后的特征点对的移动距离小于零。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述步骤c包括以下步骤：

-基于所述精确匹配点对，使用RANSAC算法来计算新的变换模型矩阵并对该精确匹配点对进行筛选，以获得更为精确的匹配点对。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法采用三维齐次坐标表示特征点的位置，所述变换模型矩阵为单应性矩阵，所述步骤a包括以下步骤：

-基于待配准图像与标准图像的平移变换关系和旋转变换关系，计算作用于待配准图像的变换模型矩阵。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括以下步骤：

-使用SIFT算法提取待配准图像与标准图像的多个特征点和特征点描述子；

-通过对各个特征点进行筛选得到待配准图像与标准图像的粗匹配点对。

8.一种用于对图像进行配准的配准装置，其中，所述配准装置使用SIFT算法得到待配准图像与标准图像的特征点并通过筛选得到粗匹配点对，所述配准装置包括：

计算装置，用于基于待配准图像与标准图像的粗匹配点对中的多个特征点对，计算作用于待配准图像的变换模型矩阵，以得到相对应的初步配准图像；

筛选装置，用于基于待配准图像与初步配准图像的边缘点的移动距离信息对粗匹配点对进行筛选，从而得到精确匹配点对；

匹配装置，用于基于所述精确匹配点对，重复计算装置和筛选装置的操作，计算新的变换模型矩阵来作用于所述初步配准图像，以得到新的初步配准图像，并基于新的初步配准图像和原初步配准图像的边缘点的移动距离信息对该精确匹配点对进行筛选，以获得更为精确的匹配点对。

9.根据权利要求8所述的配准装置，其中，所述移动距离信息包括待配准图像与初步配准图像的边缘点对应的最大移动距离和最小移动距离，所述筛选装置包括：

距离计算装置，用于计算待配准图像与初步配准图像的边缘点对应的最大移动距离和最小移动距离；

子筛选装置，用于对粗匹配点对进行筛选，使得筛选后的特征点对的移动距离介于所述最大移动距离和最小移动距离之间。