[发明专利]基于麻雀搜索算法的图像配准方法及系统、计算设备

说明书

本发明提供了一种基于麻雀搜索算法的图像配准方法，所述方法包括：对目标对象进行图像采样处理，得到第一图像、第二图像，其中，所述第一图像作为参考图像，所述第二图像为所述目标对象的待配准图像；对参考图像和待配准图像进行滤波预处理，得到各待配准图像对应的预处理后的图像；通过麻雀搜索算法建立每个预处理后的图像的空间优化信息模型；通过所述空间优化信息模型对所述预处理后的图像的坐标进行空间几何变化，使用归一化的联合直方图计算参考图像和待配准图像的互信息值；当互信息值达到最大时，得到配准参数，采用双线性插值法得到对应该待配准图像的配准图像。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于麻雀搜索算法的图像配准方法及系统、计算设备及计算机可存储介质。

背景技术

图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。

具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像(浮动图像，moving image)映射到另一幅图像(参考图像，fixed image)上，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来。图像配准在计算机视觉、医学图像处理、材料力学、遥感等领域有广泛应用。由于可应用图像配准的图像类型众多，暂时无法开发出可满足所有用途的通用优化方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于麻雀搜索算法的图像配准方法及系统、计算设备及计算机可存储介质，用以提高多级分辨率图像配准的精准度和效率的问题。

本发明提供的技术方案如下：

一种基于麻雀搜索算法的图像配准方法，所述方法包括：

对目标对象进行图像采样处理，得到第一图像、第二图像，其中，所述第一图像作为参考图像，所述第二图像为所述目标对象的待配准图像；

对参考图像和待配准图像进行滤波预处理，得到各待配准图像对应的预处理后的图像；

通过麻雀搜索算法建立每个预处理后的图像的空间优化信息模型；

通过所述空间优化信息模型对所述预处理后的图像的坐标进行空间几何变化，使用归一化的联合直方图计算参考图像和待配准图像的互信息值；

当互信息值达到最大时，得到配准参数，采用双线性插值法得到对应该待配准图像的配准图像。

优选的，所述通过麻雀搜索算法建立每个预处理后的图像的空间优化信息模型具体包括：

计算麻雀个体的位置的适应度函数，其中，所述麻雀个体的位置表示空间优化信息模型中的位置，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麻雀个体分为探索者和追随者；

若所述探索者的位置更新，得到第一最优个体；

所述追随者利用探索者更新的位置信息，得到第二最优个体；

当发现者或跟随者随机选择警戒者更新位置，得到第三最优个体；

选取所述第一最优个体、所述第二最优个体和所述第三最优个体中适应度函数较高的个体为第四最优个体，第四最优个体的位置即为空间优化信息模型的最优参数，其中，所述空间信息优化模型由3个参数构成，包括：X方向平移量tx，Y方向平移量ty，旋转角度θ，每个麻雀个体在空间中的位置可由一个1×3维的矩阵P表示：

P＝(t_x,t_y,θ)