[发明专利]一种基于杂交水稻算法的图像配准方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于杂交水稻算法的图像配准方法及系统。该方法包括采集物体的图像，得到参考图像以及多个待配准图像；参考图像表示空间坐标正确的图像；对各待配准图像进行预处理，采用双线性插值方法将各待配准图像处理为与参考图像具有相同分辨率的图像，得到各待配准图像对应的预处理后的图像；通过杂交水稻算法建立每个预处理后的图像的第一空间变换模型；根据所有预处理后的图像的第一空间变换模型得到第二空间变换模型；通过第二空间变换模型对预处理后的图像的坐标进行仿射变换，得到对应该待配准图像的配准图像。本方法和系统能够提高多级分辨率图像配准的精准度和效率。

技术领域

本发明涉及图像配准领域，特别是涉及一种基于杂交水稻算法的图像配准方法及系统。

背景技术

随着现代数字图像技术的飞速发展和新型传感器的不断涌现，人们获取图像的能力不断提高，图像处理被广泛应用到现代医疗及工业领域的很多方面。图像配准是图像处理的基本技术，图像配准是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。不同传感器或同一传感器在不同时间、不同视点获得的图像在空间上往往会存在差别，通过图像配准可以使这些图像信息在空间域中达到空间几何位置的完全一致，达到对目标图像有一个更全面、清晰、准确的理解和认识的目的，以便提供更全面的信息。

当分辨率差异很大时，待配准图像与参考图像在空间位置上难以精确匹配。解决该问题的一种优选方案是采用一种优化算法来寻找相似性测度最优时的变换参数，然而目前解决此类问题的算法都不同程度地存在着缺陷。例如，使用粒子群优化算法进行图像配准的缺点有是缺乏速度的动态调节，容易陷入局部最优，导致收敛精度低和不易收敛等；再如，使用powell算法必须认真建立初始点，否则不能保证收敛到全局最优解。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于杂交水稻算法的图像配准方法及系统，用以提高多级分辨率图像配准的精准度和效率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于杂交水稻算法的图像配准方法，所述方法包括：

采集物体的图像，得到参考图像以及多个待配准图像；所述参考图像表示空间坐标正确的图像；

对各待配准图像进行预处理，采用双线性插值方法将各所述待配准图像处理为与所述参考图像具有相同分辨率的图像，得到各所述待配准图像对应的预处理后的图像；

通过杂交水稻算法建立每个所述预处理后的图像的第一空间变换模型；

根据所有所述预处理后的图像的第一空间变换模型得到第二空间变换模型；

通过所述第二空间变换模型对所述预处理后的图像的坐标进行仿射变换，得到对应该待配准图像的配准图像。

可选的，所述通过杂交水稻算法建立每个所述预处理后的图像的第一空间变换模型，具体包括：

计算水稻个体的适应度函数；所述水稻个体表示空间变换模型，所述适应度函数表示所述参考图像和所述预处理后的图像的相似度值；

根据所述适应度函数将所述水稻个体分为保持系、不育系以及恢复系；

将所述保持系中的水稻个体与所述不育系中的水稻个体进行杂交，得到第一最优子个体；

将所述恢复系中的水稻个体进行自交，得到第二最优子个体；

选取所述第一最优子个体和所述第二最优子个体中适应度函数较高的个体为第三最优子个体，所述第三最优子个体表示所述第一空间变换模型。

可选的，所述将所述保持系中的水稻个体与所述不育系中的水稻个体进行杂交，得到第一最优子个体，具体包括：