異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，包括以下步驟：提取天空線；先分別計(jì)算圖像的每一列的顏色差異度大的位置，再將每列的位置連成一個(gè)向量；匹配天空線；通過匹配兩張圖像的天空線，得到兩張圖像的配準(zhǔn)參數(shù)。本發(fā)明的異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，利用建筑物圖像的天空線作為輪廓特征，簡化了傳統(tǒng)的基于輪廓特征的配準(zhǔn)算法的輪廓提取過程，能夠針對(duì)視場中存在天空線的一類異源圖像進(jìn)行有針對(duì)性的、準(zhǔn)確且快速的配準(zhǔn)。此方法同樣適用于視場中存在海天線的異源圖像配準(zhǔn)。
【專利說明】異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，涉及一種針對(duì)城市中建筑物的異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]異源圖像配準(zhǔn)是可見光、紅外或雷達(dá)圖像之間的配準(zhǔn)。依據(jù)相似性度量準(zhǔn)則得到異源圖像間的坐標(biāo)變換參數(shù)(匹配參數(shù))，使得從不同傳感器和不同時(shí)間獲取的同一場景的兩幅或多幅圖像變換到同一坐標(biāo)系下。其難點(diǎn)在于基于灰度信息的特征，不能很好解決異源圖像配準(zhǔn)的問題，故異源圖像配準(zhǔn)的現(xiàn)有算法主要是基于圖像的結(jié)構(gòu)特征和基于區(qū)域的配準(zhǔn)方法。
[0003]基于區(qū)域的配準(zhǔn)方法，又稱模板匹配法，利用模板的灰度信息或灰度信息的某種變換進(jìn)行配準(zhǔn)。最具有代表性的是互信息法，互信息法在醫(yī)學(xué)異源圖像配準(zhǔn)上應(yīng)用較為成熟，因其主要應(yīng)用與時(shí)候處理，實(shí)時(shí)性較差，故在軍事需求中難以得到很好的應(yīng)用。
[0004]基于圖像的結(jié)構(gòu)特征，常用的是提取圖像的角點(diǎn)、輪廓特征來進(jìn)行配準(zhǔn)。國內(nèi)的相關(guān)研究，如清華大學(xué)的Li Bin等人在《OPTICS EXPRESS》上發(fā)表的《Mult1-sensorimage registrat1n based on algebraic projective invariants)),首先提取圖像中景物的輪廓，再提取輪廓的角點(diǎn)，進(jìn)而由這些角點(diǎn)組合成一個(gè)新特征“Five SequentialCorners”，通過匹配這個(gè)新特征來實(shí)現(xiàn)異源圖像的配準(zhǔn)。國外的相關(guān)研究，如荷蘭計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)研究中心(Centrum ffiskunde&Informatica)的 Jungong Han 等人在《PatternRecognit1n Letters〉〉上發(fā)表的〈〈Visible and infrared image registrat1n in man-madeenvironmentsemploying hybrid visual features》,分別利用特征直線和特征點(diǎn)先后進(jìn)行粗匹配和細(xì)匹配，最后得到仿射變換矩陣，實(shí)現(xiàn)兩幅異源圖像的配準(zhǔn)。上述方法中，都是兩幅異源圖像之間存在仿射變換或投影變換時(shí)的配準(zhǔn)，配準(zhǔn)難度比較大，且算法復(fù)雜度較高，難以實(shí)時(shí)地實(shí)施配準(zhǔn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明要解決現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)問題，提供一種基于天空線匹配的，異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法。
[0006]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案具體如下:
[0007]一種異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，包括以下步驟:
[0008]步驟1:提取天空線；先分別計(jì)算圖像的每一列的顏色差異度大的位置，再將每列的位置連成一個(gè)向量；
[0009]步驟i1:匹配天空線；通過匹配兩張圖像的天空線，得到兩張圖像的配準(zhǔn)參數(shù)。
[0010]在上述技術(shù)方案中，所述步驟i具體為:在圖像的每一列，從上至下比較相鄰像素點(diǎn)的顏色差異度，再通過與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，得出顏色由天空跳變到建筑物的高度，再將不同列的顏色跳變的高度連成一個(gè)向量，得到天空線。[0011]在上述技術(shù)方案中，提取天空線時(shí)，首先從第一列開始，從上至下尋找每列顏色差異度跳變的高度。
[0012]在上述技術(shù)方案中，所述步驟ii具體為:
[0013]以圖像I1的天空線TKX1為基準(zhǔn)，選取中間的一段作為匹配模板，生成這段天空線的特征向量\;
[0014]在圖像I2的天空線TKX2上選取不同長度、不同位置的區(qū)段，得到它的特征向量V1,并計(jì)算V1與Vtl的匹配函數(shù)C ;
[0015]當(dāng)匹配函數(shù)C取得極小值時(shí)，說明這一段與TKX1上選取的模板形狀最為接近，對(duì)應(yīng)著現(xiàn)實(shí)景物中的相同區(qū)域。
[0016]在上述技術(shù)方案中，步驟i i中的配準(zhǔn)參數(shù)包括:縮放關(guān)系zoom，水平平移量dx，垂直平移量dy。
[0017]本發(fā)明的有益效果:
[0018]本發(fā)明的異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，利用建筑物圖像的天空線作為輪廓特征，簡化了傳統(tǒng)的基于輪廓特征的配準(zhǔn)算法的輪廓提取過程，能夠針對(duì)視場中存在天空線的一類異源圖像進(jìn)行有針對(duì)性的、準(zhǔn)確且快速的配準(zhǔn)。此方法同樣適用于視場中存在海天線的異源圖像配準(zhǔn)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0019]下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0020]圖1為本發(fā)明實(shí)施的具體流程圖。
[0021]圖2中a、b、C、d為實(shí)施例1的原圖和天空線圖。
[0022]圖3為實(shí)施例1可見光與紅外圖像配準(zhǔn)后圖像示意圖。
[0023]圖4中a、b、C、d為實(shí)施例2的原圖和天空線圖。
[0024]圖5為實(shí)施例2可見光與紅外圖像配準(zhǔn)后圖像示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025]本發(fā)明的發(fā)明思想為:
[0026]本發(fā)明的異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法針對(duì)兩幅存在平移和縮放變換的異源圖像的配準(zhǔn)問題，能夠抓住問題關(guān)鍵，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地異源圖像配準(zhǔn)。
[0027]本發(fā)明的異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，針對(duì)于視野中存在“天空線”的異源圖像或同源圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，分兩個(gè)步驟:①提取天空線匹配天空線。通過匹配天空線，實(shí)現(xiàn)將兩幅存在平移、縮放的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，配準(zhǔn)的具體步驟如圖1所示。
[0028]①提取天空線
[0029]拍攝建筑物景象時(shí)，往往存在“天空線”，即遠(yuǎn)方的建筑物邊緣與天空的交界處。無論是可見光圖像還是紅外圖像，當(dāng)圖像中存在天空線時(shí)，其上方的天空與下方的建筑物的顏色差異較大，因此可以通過計(jì)算顏色差異度來確定天空線的位置。
[0030]使用“逐列生成法”生成天空線，即先分別計(jì)算每列的顏色差異度大的位置，再將每列的位置連成一個(gè)向量。在圖像的每一列，從上至下比較相鄰像素點(diǎn)的顏色差異度，再通過與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，得出顏色由天空跳變到建筑物的高度(用像素表示)，再將不同列的顏色跳變的高度連成一個(gè)向量，得到天空線。計(jì)算顏色差異度，采用求RGB空間的距離的方法，即將某像素點(diǎn)的RGB數(shù)值看成RGB空間的一個(gè)點(diǎn)，兩個(gè)像素點(diǎn)的顏色差異度就是RGB空間兩點(diǎn)間的距離。
[0031 ]
【權(quán)利要求】
1.一種異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟1:提取天空線；先分別計(jì)算圖像的每一列的顏色差異度大的位置，再將每列的位置連成一個(gè)向量； 步驟i1:匹配天空線；通過匹配兩張圖像的天空線，得到兩張圖像的配準(zhǔn)參數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于， 所述步驟i具體為:在圖像的每一列，從上至下比較相鄰像素點(diǎn)的顏色差異度，再通過與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，得出顏色由天空跳變到建筑物的高度，再將不同列的顏色跳變的高度連成一個(gè)向量，得到天空線。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，提取天空線時(shí)，首先從第一列開始，從上至下尋找每列顏色差異度跳變的高度。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述步驟ii具體為: 以圖像I1的天空線TKX1為基準(zhǔn)，選取中間的一段作為匹配模板，生成這段天空線的特征向量Vtl ； 在圖像I2的天空線TKX2上選取不同長度、不同位置的區(qū)段，得到它的特征向量V1，并計(jì)算V1與Vtl的匹配函數(shù)C ; 當(dāng)匹配函數(shù)C取得極小值時(shí)，說明這一段與TKX1上選取的模板形狀最為接近，對(duì)應(yīng)著現(xiàn)實(shí)景物中的相同區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的異源建筑物圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，步驟ii中的配準(zhǔn)參數(shù)包括:縮放關(guān)系zoom,水平平移量dx,垂直平移量dy。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104036520SQ201410314087
【公開日】2014年9月10日 申請(qǐng)日期:2014年7月2日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月2日
【發(fā)明者】張葉, 楊尋 申請(qǐng)人:中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所