[发明专利]一种基于半全局能量优化的影像配准方法

摘要

一种基于半全局能量优化的影像配准方法，包括根据地面采样距离对待配准影像进行预处理，使得参考影像和预处理后的待配准影像的分辨率相同；给定同名点搜索范围，针对参考影像相对于预处理后的待配准影像的二维视差场构建能量函数，用多个方向优化路径上的匹配代价来近似能量函数的匹配代价；进行匹配代价的聚合、二维视差场的计算及后处理和影像重采样，得到最终的配准影像。本发明技术方案实现过程简单，支持自动化运行，能够在没有任何几何变形的先验信息的情形下，有效地对待配准影像进行纠正，避免了配准模型选择的盲目性，并且能够处理较为严重的影像局部变形。

主权项

1.一种基于半全局能量优化的影像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据地面采样距离对待配准影像进行预处理，使得参考影像和预处理后的待配准影像的分辨率相同；步骤2，将参考影像作为左影像，将预处理后的待配准影像作为右影像，给定同名点搜索范围，包括x方向视差的取值范围[dx_min,dx_max]，y方向视差的取值范围[dy_min,dy_max]；步骤3，对参考影像相对于预处理后的待配准影像的二维视差场(Dx,Dy)构建能量函数如下，E(Dx,Dy)=ΣpC(p,Dxp,Dyp)+Σq∈NpP1T[||(Dxp,Dyp)T-(Dxq,Dyq)T||=1]]]>+Σq∈NpP2T[||(Dxp,Dyp)T-(Dxq,Dyq)T||>1]]]>式中，p为图像中的任一像点，Dx_p为像点p在x方向的视差，Dy_p为像点p在y方向的视差；C(p,Dx_p,Dy_p)为像点p在x方向视差为Dx_p，y方向视差为Dy_p时的匹配代价；||·||表示向量的范数；N_p为像点p的邻域；q为像点p邻域内的任一像点，Dx_q为像点q在x方向的视差，Dy_q为像点q在y方向的视差；T[·]在方括号中的表达式为真时取1，为假时取0；P₁为对视差变化量等于1时的惩罚系数；P₂为对视差变化量大于1时的惩罚系数，并且满足P₂＞P₁＞0；步骤4，用多个方向优化路径上的匹配代价来近似步骤3所得能量函数的匹配代价，每条优化路径上按下式计算匹配代价，L_r(p,dx,dy)＝C(p,dx,dy)+min(L_r(p-r,dx,dy),L_r(p-r,dx-1,dy)+P₁,L_r(p-r,dx+1,dy)+P₁,L_r(p-r,dx,dy-1)+P₁,L_r(p-r,dx,dy+1)+P₁,mini,jLr(p-r,i,j)+P2)-mini,jLr(p-r,i,j)]]>式中，r表示传播方向，p表示方向r优化路径上的任一像点；p-r表示像点p在方向r上的前一个像点；dx为x方向视差，取值范围为[dx_min,dx_max]；dy为y方向视差，取值范围为[dy_min,dy_max]；L_r(p,dx,dy)表示像点p在方向r优化路径上当x方向视差为dx，y方向视差为dy时的路径匹配代价；C(p,dx,dy)为像点p在x方向视差为dx，y方向视差为dy时的匹配代价；为像点p-r在x方向视差范围[dx_min,dx_max]、y方向视差范围[dy_min,dy_max]内最小的路径匹配代价，i,j也表示x方向视差和y方向的视差；步骤5，匹配代价的聚合，包括按下式将各个方向优化路径上的匹配代价相加，得到匹配代价聚合结果S(p,dx,dy)，S(p,dx,dy)=ΣrLr(p,dx,dy)]]>步骤6，二维视差场的计算，包括对每个像素p，在使得匹配代价聚合结果S(p,dx,dy)最小的二维视差值(dx_p,dy_p)附近进行局部曲面拟合，求得拟合曲面的极小值作为子像素的二维视差，得到整个二维视差场；步骤7，对步骤6所得二维视差场进行后处理；步骤8，影像重采样，包括利用步骤7所得二维视差场，通过数字微分纠正的反解法对预处理后的待配准影像进行纠正，得到最终的配准影像。