本發(fā)明涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種亞像素級影像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

圖像超分辨率重建是一種在現(xiàn)有紅外探測器基礎(chǔ)上提升空間分辨率的有效方法，它通過對多幅具有互補(bǔ)信息的低分辨率觀測圖像進(jìn)行處理，可重構(gòu)一幅或多幅高分辨率的圖像。其中精確快速的配準(zhǔn)這些低分辨率圖像對于超分辨率圖像重建至關(guān)重要，因此圖像配準(zhǔn)是一項(xiàng)基本而又關(guān)鍵的圖像預(yù)處理技術(shù)，廣泛應(yīng)用在需要從多個數(shù)據(jù)源提取信息的多個領(lǐng)域。

在過去的幾十年中，來自于許多不同領(lǐng)域的學(xué)者從不同角度、不同應(yīng)用背景出發(fā)對圖像配準(zhǔn)問題做了很多研究，對圖像配準(zhǔn)的方法給出了詳細(xì)的總結(jié)和分類，但這些方法大多是像素級精度的。而對于如遙感(多模圖像融合、目標(biāo)檢測、超分辨率圖像生成)、高精度3d重建、視覺定位、醫(yī)學(xué)圖像等應(yīng)用中的許多關(guān)鍵問題，依賴于更高精度的配準(zhǔn)，即亞像素級的圖像配準(zhǔn)。而現(xiàn)有技術(shù)在進(jìn)行影像之間亞像素配準(zhǔn)時，往往將影像視為一個整體，認(rèn)為原始和目標(biāo)影像在影像不同區(qū)域符合同一變換情況，即在兩幅影像配準(zhǔn)過程中只構(gòu)建單一的變換模型進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，從而進(jìn)行影像配準(zhǔn)。但其構(gòu)建的單一變換模型不能精確表達(dá)影像不同區(qū)域不一致的變換情形。那么對于影像不同區(qū)域變換情形不一致的情況，僅采用單一變換模型進(jìn)行圖像配準(zhǔn)會造成配準(zhǔn)精度低、影像模糊等問題。考慮到高分辨率影像中微小的幾何差異可能造成融合影像模糊、拼接影像中出現(xiàn)連續(xù)地物不對接等問題，有必要發(fā)明一種新方法，在精確表達(dá)影像不同區(qū)域變換情形不一致的同時，實(shí)現(xiàn)高效率的影像亞像素級精配準(zhǔn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種亞像素級影像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，通過對影像分塊構(gòu)建變換模型表達(dá)影像不同區(qū)域不一致的變換情況，并采用由粗到精的亞像素配準(zhǔn)方法，高效率實(shí)現(xiàn)影像的高精度亞像素配準(zhǔn)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種亞像素級影像配準(zhǔn)方法，所述方法包括：

獲取具有互補(bǔ)信息的第一影像和第二影像之間的匹配特征點(diǎn)對，所述第一影像和所述第二影像尺寸相同；

將所述第一影像均勻劃分為多個第一影像塊，將所述第二影像均勻劃分為多個第二影像塊，所述第一影像塊與所述第二影像塊數(shù)量相同；

根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和所述第一影像塊的中心像素點(diǎn)坐標(biāo)之間的距離確定各個所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重；

根據(jù)所述最終權(quán)重構(gòu)建每個所述第一影像塊與對應(yīng)的所述第二影像塊之間的塊變換模型；

根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)和所述最終權(quán)重計(jì)算多個所述塊變換模型對應(yīng)的多個第一變換系數(shù)；

將所述第一影像塊按照設(shè)定的重疊度劃分為第一影像子塊，將所述第二影像塊按照相同的所述重疊度劃分為第二影像子塊，所述第一影像子塊與所述第二影像子塊數(shù)量相同，相鄰的各所述第一影像子塊之間具有設(shè)定的重疊度大小的重疊區(qū)域，相鄰的各所述第二影像子塊之間也具有相同重疊度大小的重疊區(qū)域；

根據(jù)所述第一影像子塊與所述第一影像塊之間的重疊范圍選擇相應(yīng)的所述第一變換系數(shù)，以所述第一變換系數(shù)為初值計(jì)算第一變換系數(shù)改正值；

根據(jù)所述第一變換系數(shù)和所述第一變換系數(shù)改正值計(jì)算第二變換系數(shù)；

根據(jù)所述第二變換系數(shù)進(jìn)行各所述第一影像子塊和各所述第二影像子塊之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到多個變換后的第二影像子塊，所述多個變換后的第二影像子塊組成首次變換后的第二影像；

采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述首次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像首次配準(zhǔn)后的第一配準(zhǔn)影像；

計(jì)算所述第一配準(zhǔn)影像與所述第一影像之間的相似性測度值；

當(dāng)所述相似性測度值達(dá)到最大值時，獲取使所述相似性測度值達(dá)到最大值的所述第二變換系數(shù)為最優(yōu)變換系數(shù)；

根據(jù)所述第一影像子塊的中心像素和所述重疊區(qū)域的像素計(jì)算偏移量分配權(quán)重；

根據(jù)所述偏移量分配權(quán)重修正所述重疊區(qū)域的各像素的坐標(biāo)偏移量；

根據(jù)所述最優(yōu)變換系數(shù)和所述坐標(biāo)偏移量計(jì)算最終變換系數(shù)；

根據(jù)所述最終變換系數(shù)進(jìn)行所述重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，根據(jù)所述最優(yōu)變換系數(shù)進(jìn)行相鄰的所述第一影像子塊之間的非重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到第二次變換后的第二影像；

采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述第二次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像第二次配準(zhǔn)后的最終配準(zhǔn)影像。

可選的，所述根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和所述第一影像塊的中心像素點(diǎn)坐標(biāo)之間的距離確定各個所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重，具體包括：

對每一個所述第一影像塊，根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和所述第一影像塊的中心像素點(diǎn)坐標(biāo)之間的距離計(jì)算各個所述匹配特征點(diǎn)的權(quán)重，所述權(quán)重的計(jì)算式為：

其中，(x*,y*)表示所述第一影像塊的中心像素點(diǎn)的坐標(biāo)，(xi,yi)表示所述匹配特征點(diǎn)的坐標(biāo)，n表示特征點(diǎn)對數(shù)量；

獲取所述匹配特征點(diǎn)的權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)；

獲取所述權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)和所述權(quán)重中較大的值作為第i個所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重，所述最終權(quán)重表示為：wi＝max[w,α]，其中w表示所述權(quán)重，α表示所述權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)。

可選的，所述根據(jù)所述最終權(quán)重構(gòu)建每個所述第一影像塊與對應(yīng)的所述第二影像塊之間的塊變換模型，具體包括：

根據(jù)所述最終權(quán)重構(gòu)建所述第一影像和所述第二影像之間的變換模型，所述變換模型表示為：

其中，(x',y')表示所述第二影像中第(i,j)塊所述第二影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，(x,y)表示所述第一影像中對應(yīng)的第(i,j)塊所述第一影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，fijx表示第(i,j)塊所述第二影像塊和第(i,j)塊所述第一影像塊之間水平方向的變換模型，fijy表示第(i,j)塊所述第二影像塊和第(i,j)塊所述第一影像塊之間豎直方向的變換模型；

選擇透視變換模型作為所述水平方向和所述豎直方向的變換模型，擬合所述第一影像和所述第二影像之間的幾何位置關(guān)系，分塊構(gòu)建每個所述第一影像塊與對應(yīng)的所述第二影像塊之間的塊變換模型，由所述水平方向的變換模型和所述豎直方向的變換模型共同組成的所述塊變換模型表示為：

其中，(x',y')表示第(i,j)塊所述第二影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，(x,y)表示對應(yīng)的第(i,j)塊所述第一影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)。

可選的，所述根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)和所述最終權(quán)重計(jì)算多個所述塊變換模型對應(yīng)的多個第一變換系數(shù)，具體包括：

根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)和所述最終權(quán)重計(jì)算各所述第一影像塊和各所述第二影像塊之間各所述塊變換模型的各第一變換系數(shù)，所述第一變換系數(shù)的求解公式為：

其中，s.t.||h||＝1，表示所述第一變換系數(shù)，即wi表示第i個所述匹配特征點(diǎn)的所述最終權(quán)重，n表示特征點(diǎn)對數(shù)量，mi表示第i個所述匹配特征點(diǎn)對的外積；

對所述影像塊中的每一對所述匹配特征點(diǎn)對構(gòu)建所述第一變換系數(shù)的求解公式，通過最小二乘法解算得到多個所述塊變換模型對應(yīng)的多個所述第一變換系數(shù)。

可選的，所述將所述第一影像塊按照設(shè)定的重疊度劃分為第一影像子塊，具體包括：

設(shè)定相鄰的兩塊所述第一影像塊之間橫向和縱向重疊區(qū)域的像素?cái)?shù)目，分別在水平和豎直方向按照所述重疊像素?cái)?shù)目擴(kuò)展，得到劃分后的所述第一影像子塊。

可選的，所述判斷所述相似性測度值是否達(dá)到最大值，還包括：

當(dāng)所述判斷結(jié)果表示所述相似性測度值未達(dá)到最大值且計(jì)算次數(shù)n小于設(shè)定的迭代次數(shù)m時，將第n-1次計(jì)算得到的所述第二變換系數(shù)作為第n次計(jì)算所述第一變換系數(shù)改正值的初值，經(jīng)過第n次計(jì)算得到第n次的第二變換系數(shù)；

根據(jù)所述第n次的第二變換系數(shù)進(jìn)行各所述第一影像子塊和各所述第二影像子塊之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到多個第n次變換后的第二影像子塊，所述多個第n次變換后的第二影像子塊組成第n次變換后的第二影像；

采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述第n次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像第n次配準(zhǔn)后的第n配準(zhǔn)影像；

計(jì)算所述第n配準(zhǔn)影像與所述第一影像之間的相似性測度值，直到所述計(jì)算次數(shù)n等于所述迭代次數(shù)m或者所述相似性測度值達(dá)到最大值；

其中，所述計(jì)算次數(shù)n小于等于所述設(shè)定的迭代次數(shù)m。

可選的，所述根據(jù)所述第一影像子塊的中心像素和所述重疊區(qū)域的像素計(jì)算偏移量分配權(quán)重，具體包括：

采用反距離加權(quán)函數(shù)計(jì)算偏移量分配權(quán)重，所述偏移量分配權(quán)重表示為：

其中表示所述重疊區(qū)域第m像素到所在第(i,j)塊所述第一影像子塊的中心像素(xij,yij)之間的距離，(xm,ym)表示所述第m像素的坐標(biāo)。

本發(fā)明還提供一種亞像素級影像配準(zhǔn)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

獲取模塊，用于獲取具有互補(bǔ)信息的第一影像和第二影像之間的匹配特征點(diǎn)對，所述第一影像和所述第二影像尺寸相同；

均分模塊，用于將所述第一影像均勻劃分為多個第一影像塊，將所述第二影像均勻劃分為多個第二影像塊，所述第一影像塊與所述第二影像塊數(shù)量相同；

最終權(quán)重獲取模塊，用于根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和所述第一影像塊的中心像素點(diǎn)坐標(biāo)之間的距離確定各個所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重；

塊變換模型建立模塊，用于根據(jù)所述最終權(quán)重構(gòu)建每個所述第一影像塊與對應(yīng)的所述第二影像塊之間的塊變換模型；

第一變換系數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)和所述最終權(quán)重計(jì)算多個所述塊變換模型對應(yīng)的多個第一變換系數(shù)；

重疊度劃分模塊，用于將所述第一影像塊按照設(shè)定的重疊度劃分為第一影像子塊，將所述第二影像塊按照相同的所述重疊度劃分為第二影像子塊，所述第一影像子塊與所述第二影像子塊數(shù)量相同，相鄰的各所述第一影像子塊之間具有設(shè)定的重疊度大小的重疊區(qū)域，相鄰的各所述第二影像子塊之間也具有相同重疊度大小的重疊區(qū)域；

第一變換系數(shù)改正值計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述第一影像子塊與所述第一影像塊之間的重疊范圍選擇相應(yīng)的所述第一變換系數(shù)，以所述第一變換系數(shù)為初值計(jì)算第一變換系數(shù)改正值；

第二變換系數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述第一變換系數(shù)和所述第一變換系數(shù)改正值計(jì)算第二變換系數(shù)；

第二影像首次變換模塊，用于根據(jù)所述第二變換系數(shù)進(jìn)行各所述第一影像子塊和各所述第二影像子塊之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到多個變換后的第二影像子塊，所述多個變換后的第二影像子塊組成首次變換后的第二影像；

第一配準(zhǔn)影像獲取模塊，用于采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述首次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像首次配準(zhǔn)后的第一配準(zhǔn)影像；

相似性測度值計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述第一配準(zhǔn)影像與所述第一影像之間的相似性測度值；

最優(yōu)變換系數(shù)獲取模塊，用于當(dāng)所述相似性測度值達(dá)到最大值時，獲取使所述相似性測度值達(dá)到最大值的所述第二變換系數(shù)為最優(yōu)變換系數(shù)；

偏移量分配權(quán)重計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述第一影像子塊的中心像素和所述重疊區(qū)域的像素計(jì)算偏移量分配權(quán)重；

坐標(biāo)偏移量修正模塊，用于根據(jù)所述偏移量分配權(quán)重修正所述重疊區(qū)域的各像素的坐標(biāo)偏移量；

最終變換系數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述最優(yōu)變換系數(shù)和所述坐標(biāo)偏移量計(jì)算最終變換系數(shù)；

第二影像二次變換模塊，用于根據(jù)所述最終變換系數(shù)進(jìn)行所述重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，根據(jù)所述最優(yōu)變換系數(shù)進(jìn)行相鄰的所述第一影像子塊之間的非重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到第二次變換后的第二影像；

最終配準(zhǔn)影像獲取模塊，用于采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述第二次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像第二次配準(zhǔn)后的最終配準(zhǔn)影像。

可選的，所述最終權(quán)重獲取模塊具體包括：

權(quán)重計(jì)算單元，用于對每一個所述第一影像塊，根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和所述第一影像塊的中心像素點(diǎn)之間的距離計(jì)算各個所述匹配特征點(diǎn)的權(quán)重，所述權(quán)重的計(jì)算式為：

其中，(x*,y*)表示所述第一影像塊的中心像素坐標(biāo)，(xi,yi)表示所述匹配特征點(diǎn)的坐標(biāo)，n表示特征點(diǎn)對數(shù)量；

權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)獲取模塊，用于獲取所述匹配特征點(diǎn)的權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)；

最終權(quán)重獲取單元，用于獲取所述權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)和所述權(quán)重中較大的值作為第i個所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重，所述最終權(quán)重表示為：wi＝max[w,α]，其中w表示所述權(quán)重，α表示所述權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)。

可選的，所述偏移量分配權(quán)重計(jì)算模塊包括：

偏移量分配權(quán)重計(jì)算單元，用于采用反距離加權(quán)函數(shù)計(jì)算偏移量分配權(quán)重，所述偏移量分配權(quán)重表示為：

其中表示所述重疊區(qū)域第m像素到所在第(i,j)塊所述第一影像子塊的中心像素(xij,yij)之間的距離，(xm,ym)表示所述第m像素的坐標(biāo)。

根據(jù)本發(fā)明提供的具體實(shí)施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果：本發(fā)明采用分階段由粗到精的配準(zhǔn)策略，在粗配準(zhǔn)階段，提取影像特征，針對影像不同區(qū)域不一致的變換情況，對第一影像和第二影像均勻分塊，根據(jù)權(quán)重大小分配給影像特征不同的重要性，據(jù)此擬合變換模型，高效率完成粗配準(zhǔn)。在精配準(zhǔn)階段，對各影像塊進(jìn)行有重疊的規(guī)則劃分，以粗配準(zhǔn)階段解算的系數(shù)為初值，修正變換模型，根據(jù)相似性測度值大小得到各影像塊最優(yōu)變換模型，通過加權(quán)微調(diào)重疊區(qū)像素偏移量，實(shí)現(xiàn)相鄰塊均勻過渡，消除可能存在的微小位移對配準(zhǔn)精度影響，高精度完成影像的精配準(zhǔn)。本發(fā)明采用由粗到精的亞像素配準(zhǔn)方法，在精確表達(dá)影像不同區(qū)域變換情形不一致的同時，高效率實(shí)現(xiàn)了影像的高精度亞像素配準(zhǔn)。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明亞像素級影像配準(zhǔn)方法實(shí)施例的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明亞像素級影像配準(zhǔn)方法實(shí)施例中影像分塊和權(quán)重計(jì)算示意圖；

圖3為本發(fā)明亞像素級影像配準(zhǔn)系統(tǒng)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明的目的是提供一種亞像素級影像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，該方法和系統(tǒng)通過對影像分塊構(gòu)建變換模型表達(dá)影像不同區(qū)域不一致的變換情況，并采用由粗到精的亞像素配準(zhǔn)方法，高效率實(shí)現(xiàn)影像的高精度亞像素配準(zhǔn)。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

圖1為本發(fā)明亞像素級影像配準(zhǔn)方法實(shí)施例的流程示意圖，如圖1所示，本發(fā)明提供的方法具體包括以下步驟：

步驟101：獲取具有互補(bǔ)信息的第一影像和第二影像之間的匹配特征點(diǎn)對，所述第一影像和所述第二影像尺寸相同。

圖像超分辨率重建通過對多幅具有互補(bǔ)信息的低分辨率觀測圖像進(jìn)行處理，可重構(gòu)一幅或多幅高分辨率的圖像，其中精確快速的配準(zhǔn)這些低分辨率圖像對于超分辨率圖像重建至關(guān)重要。因此本發(fā)明所述的亞像素級影像配準(zhǔn)方法首先獲取具有互補(bǔ)信息的第一影像和第二影像，并將影像處理成相同的尺寸，再從影像中提取特征。

影像中可提取的特征包括點(diǎn)、線和面特征，其中點(diǎn)特征提取算子，比如harris算子、sift算子、surf算子等在發(fā)展應(yīng)用過程中不斷被改進(jìn)完善，提取出來的特征相對精準(zhǔn)且具有強(qiáng)魯棒性。因此，本發(fā)明所述方法的這一實(shí)施例選擇使用sift特征檢測算子分別提取所述第一影像和所述第二影像的點(diǎn)特征，并通過計(jì)算點(diǎn)特征矢量的歐氏距離得到初始匹配特征點(diǎn)對。為了剔除初始匹配特征點(diǎn)對中的誤匹配點(diǎn)對，選用隨機(jī)抽樣一致性算法(ransac)篩選初始匹配特征點(diǎn)對，篩選得到所述第一影像和所述第二影像之間正確的的所述匹配特征點(diǎn)對。

所述匹配特征點(diǎn)對包括所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和對應(yīng)的所述第二影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)。

現(xiàn)有技術(shù)在進(jìn)行影像之間亞像素配準(zhǔn)時，往往將影像視為一個整體，認(rèn)為原始和目標(biāo)影像在影像不同區(qū)域符合同一變換情況，即在兩幅影像配準(zhǔn)過程中只構(gòu)建單一的變換模型進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，從而進(jìn)行影像配準(zhǔn)。但其構(gòu)建的單一變換模型不能精確表達(dá)影像不同區(qū)域不一致的變換情形。那么對于影像不同區(qū)域變換情形不一致的情況，僅采用單一變換模型進(jìn)行圖像配準(zhǔn)會造成配準(zhǔn)精度低、影像模糊等問題。因此本發(fā)明所述方法針對影像不同區(qū)域變換系數(shù)可能不一致的變換情況，采用特征加權(quán)的方式分塊估計(jì)變換模型。

步驟102：將所述第一影像均勻劃分為多個第一影像塊，將所述第二影像均勻劃分為多個第二影像塊，所述第一影像塊與所述第二影像塊數(shù)量相同。

步驟101中將所述第一影像和所述第二影像處理成相同的尺寸，步驟102中將所述第一影像和所述第二影像均勻劃分為數(shù)量相同的所述第一影像塊與所述第二影像塊。比如將所述第一影像和所述第二影像均處理成9000*9000尺寸的影像，兩張影像中具有相同的人、物、地點(diǎn)等互補(bǔ)信息，按照圖2所示，將影像均勻劃分為3*3塊，每個影像塊大小為3000*3000。如此劃分后得到的3*3塊所述第一影像塊與3*3塊所述第二影像塊具有一一對應(yīng)的位置關(guān)系。

步驟103：根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和所述第一影像塊的中心像素點(diǎn)坐標(biāo)之間的距離確定各個所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重。

步驟101中得到的所述匹配特征點(diǎn)對包括所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和對應(yīng)的所述第二影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)。那么考慮地物的空間相關(guān)性，選擇反距離加權(quán)函數(shù)，對所述第一影像均勻劃分得到的每一個所述第一影像塊，根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和所述第一影像塊的中心像素點(diǎn)之間的距離計(jì)算第一影像內(nèi)各個所述匹配特征點(diǎn)的權(quán)重，所述權(quán)重的計(jì)算式為：

其中，(x*,y*)表示所述第一影像塊的中心像素點(diǎn)的坐標(biāo)，(xi,yi)表示所述匹配特征點(diǎn)的坐標(biāo)，n表示特征點(diǎn)對數(shù)量。

為避免距離所述第一影像塊中心像素較遠(yuǎn)的所述匹配特征點(diǎn)影響模型解算的穩(wěn)定性，這里引入匹配特征點(diǎn)的權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)α，α為經(jīng)驗(yàn)值，其取值范圍為[0,1]。

獲取所述權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)和所述權(quán)重中較大的值作為第i個所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重，所述最終權(quán)重表示為：wi＝max[w,α]，其中w表示所述權(quán)重，α表示所述權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)。

圖2為本發(fā)明亞像素級影像配準(zhǔn)方法實(shí)施例中影像分塊和權(quán)重計(jì)算的示意圖。根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)(xi,yi)和所述第一影像塊中心像素點(diǎn)(x*,y*)之間的距離計(jì)算出的部分所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重如圖2中的w1、w2、w3、w4、wi所示。

步驟104：根據(jù)所述最終權(quán)重構(gòu)建每個所述第一影像塊與對應(yīng)的所述第二影像塊之間的塊變換模型。

根據(jù)所述最終權(quán)重構(gòu)建所述第一影像和所述第二影像之間的變換模型，所述變換模型表示為：

其中，(x',y')表示所述第二影像中第(i,j)塊所述第二影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，(x,y)表示所述第一影像中對應(yīng)的第(i,j)塊所述第一影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，fijx表示第(i,j)塊所述第二影像塊和第(i,j)塊所述第一影像塊之間水平方向的變換模型，fijy表示第(i,j)塊所述第二影像塊和第(i,j)塊所述第一影像塊之間豎直方向的變換模型。

常用的變換模型有相似變換、仿射變換、透視(投影)變換、多項(xiàng)式變換等。本實(shí)施例選擇透視(投影)變換模型擬合所述第一和第二影像間的幾何位置關(guān)系，即選擇透視變換模型作為所述水平方向和所述豎直方向的變換模型，擬合所述第一影像和所述第二影像之間的幾何位置關(guān)系，分塊構(gòu)建每個所述第一影像塊與對應(yīng)的所述第二影像塊之間的塊變換模型。

由所述水平方向的變換模型和所述豎直方向的變換模型共同組成的所述塊變換模型表示為：

其中，(x',y')表示第(i,j)塊所述第二影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，(x,y)表示對應(yīng)的第(i,j)塊所述第一影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)。其中即為第(i,j)塊所述第二影像塊和第(i,j)塊所述第一影像塊之間水平方向的變換模型fijx，即為第(i,j)塊所述第二影像塊和第(i,j)塊所述第一影像塊之間豎直方向的變換模型fijy。其中(a0,a1,a2,b0,b1,b2,c0,c1,c2)分別表示透視變換模型待求系數(shù)。

步驟105：根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)和所述最終權(quán)重計(jì)算多個所述塊變換模型對應(yīng)的多個第一變換系數(shù)。

根據(jù)第一影像內(nèi)的所述匹配特征點(diǎn)和所述最終權(quán)重計(jì)算各所述第一影像塊和各所述第二影像塊之間各所述塊變換模型的各第一變換系數(shù)，所述第一變換系數(shù)的求解公式為：

其中，s.t.||h||＝1，表示所述第一變換系數(shù)，即wi表示第i個第一影像內(nèi)的所述匹配特征點(diǎn)的所述最終權(quán)重，n表示特征點(diǎn)對數(shù)量，mi表示第i個所述匹配特征點(diǎn)對的外積。

對所述影像塊中的每一對所述匹配特征點(diǎn)對構(gòu)建所述第一變換系數(shù)的求解公式，通過最小二乘法解算得到多個所述塊變換模型對應(yīng)的多個所述第一變換系數(shù)。

需要指出的是，使用透視變換模型擬合影像塊之間的變換關(guān)系，解算出透視變換模型待求系數(shù)自然就構(gòu)建出了變換模型，因此步驟104和步驟105沒有特定的先后順序。

本發(fā)明所述的亞像素級影像配準(zhǔn)方法采用分階段由粗到精的配準(zhǔn)策略。在上述粗配準(zhǔn)階段，通過提取影像特征，針對影像不同區(qū)域不一致的變換情況對第一影像和第二影像進(jìn)行均勻分塊，根據(jù)權(quán)重大小分配給影像特征不等重要性，據(jù)此擬合變換模型，完成影像的粗配準(zhǔn)。

步驟106：將所述第一影像塊按照設(shè)定的重疊度劃分為第一影像子塊，將所述第二影像塊按照相同的所述重疊度劃分為第二影像子塊，所述第一影像子塊與所述第二影像子塊數(shù)量相同，相鄰的各所述第一影像子塊之間具有設(shè)定的重疊度大小的重疊區(qū)域，相鄰的各所述第二影像子塊之間也具有相同重疊度大小的重疊區(qū)域。

在前述粗配準(zhǔn)階段步驟102對影像進(jìn)行了均勻分塊的基礎(chǔ)上，繼續(xù)對所述影像塊按照一定的重疊度進(jìn)行分塊。

有重疊的劃分影像，有下面兩種劃分方式：

方式一：設(shè)定相鄰的兩塊影像塊之間橫向和縱向重疊區(qū)域的像素?cái)?shù)目，分別在水平和豎直方向按照所述重疊像素?cái)?shù)目擴(kuò)展，得到劃分后的影像子塊。

方式二：設(shè)定相鄰的兩塊影像塊之間橫向和縱向重疊區(qū)域的重疊百分比，在水平和豎直方向分別按照所述重疊百分比擴(kuò)大所述第一影像塊范圍，得到劃分后的影像子塊。

需要指出的是，本實(shí)施例在敘述對所述第一影像塊和所述第二影像塊均可進(jìn)行的操作時，為了表述方便，將所述第一影像塊和所述第二影像塊統(tǒng)稱為所述影像塊，同樣的，所述影像子塊可以指代所述第一影像子塊或所述第二影像子塊或二者的結(jié)合。

本發(fā)明所述亞像素級影像配準(zhǔn)方法可采用上述任意一種劃分方式。

本實(shí)施例中采用方式一對所述第一影像塊和所述第二影像塊進(jìn)行有重疊度的劃分，具體為：

設(shè)定相鄰的兩塊所述第一影像塊之間橫向和縱向重疊區(qū)域的像素?cái)?shù)目，分別在水平和豎直方向按照所述重疊像素?cái)?shù)目擴(kuò)展，得到劃分后的所述第一影像子塊。

設(shè)定相鄰的兩塊所述第二影像塊之間橫向和縱向重疊區(qū)域的像素?cái)?shù)目，分別在水平和豎直方向按照所述重疊像素?cái)?shù)目擴(kuò)展，得到劃分后的所述第二影像子塊。

需要注意的是，上述按照所述重疊像素?cái)?shù)目擴(kuò)展影像塊范圍或按照所述重疊百分比擴(kuò)大影像塊范圍均為在影像尺寸范圍內(nèi)進(jìn)行擴(kuò)展或擴(kuò)大，即，在對影像進(jìn)行重疊度劃分時，如果影像邊緣處的影像塊經(jīng)擴(kuò)展或擴(kuò)大后的范圍會超出影像原本設(shè)定的尺寸，那么該邊緣處的影像塊便不再進(jìn)行擴(kuò)展或擴(kuò)大。

以前述均勻劃分為3*3塊的9000*9000尺寸的影像為例進(jìn)行有重疊度的劃分。經(jīng)前述步驟102均勻劃分后得到的3*3塊影像塊中，每塊影像塊的尺寸為3000*3000。如圖2所示，以9000*9000尺寸的影像為基準(zhǔn)建立坐標(biāo)系，使得影像四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(0,0)、(9000,0)、(0,9000)、(9000,9000)。在數(shù)字圖像處理中，我們一般采用影像的圖像坐標(biāo)。所述圖像坐標(biāo)不同于一般的笛卡爾直角坐標(biāo)系，所述圖像坐標(biāo)中箭頭所指方向均為數(shù)字增大方向。定義四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(0,0)、(3000,0)、(0,3000)、(3000,3000)的影像塊為第(1,1)塊影像塊，四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(3000,0)、(6000,0)、(3000,3000)、(6000,3000)的影像塊為第(1,2)塊影像塊，四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(6000,0)、(9000,0)、(6000,3000)、(9000,3000)的影像塊為第(1,3)塊影像塊，四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(0,3000)、(3000,3000)、(0,6000)、(3000,6000)的影像塊為第(2,1)塊影像塊......以此類推，定義四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(6000,6000)、(9000,6000)、(6000,9000)、(9000,9000)的影像塊為第(3,3)塊影像塊。設(shè)定相鄰的兩塊影像塊之間橫向和縱向重疊區(qū)域的像素?cái)?shù)目為1000個像素，分別在水平和豎直方向按照所述重疊像素?cái)?shù)目擴(kuò)展，那么第(1,1)塊影像塊就擴(kuò)展成了4000*4000尺寸大小的第(1,1)塊影像子塊，即，第(1,1)塊影像子塊四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(0,0)、(4000,0)、(0,4000)、(4000,4000)。同樣的，第(1,2)塊影像塊也擴(kuò)展成了4000*4000大小的第(1,2)塊影像子塊，第(1,2)塊影像子塊四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(3000,0)、(7000,0)、(3000,4000)、(7000,4000)。這樣，相鄰的第(1,1)塊影像子塊和第(1,2)塊影像子塊之間就具有一塊尺寸為1000*4000的重疊區(qū)域，該重疊區(qū)域四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(3000,0)、(4000,0)、(3000,4000)、(4000,4000)。同理，四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(0,3000)、(4000,3000)、(0,7000)、(4000,7000)的第(2,1)塊影像子塊與相鄰的第(1,1)塊影像子塊之間也具有尺寸為1000*4000的重疊區(qū)域。第(1,1)、(1,2)、(2,1)、(2,2)塊影像子塊之間具有1000*1000的重疊區(qū)域。

由于第(1,3)塊影像塊位于影像邊緣處，如果將第(1,3)塊影像塊在水平和豎直方向按照所述1000的重疊像素?cái)?shù)目擴(kuò)展，擴(kuò)展后的范圍會超出影像9000*9000的尺寸范圍，因此第(1,3)塊影像塊不再進(jìn)行擴(kuò)展。同理，第(2,3)、(3,1)、(3,2)、(3,3)塊影像塊都不進(jìn)行擴(kuò)展。因此第(2,3)、(3,1)、(3,2)、(3,3)塊影像子塊分別與第(2,3)、(3,1)、(3,2)、(3,3)塊影像塊的范圍相同。

如此便得到按照相同的重疊度劃分后的多個第一影像子塊和多個第二影像子塊，所述第一影像子塊與所述第二影像子塊數(shù)量相同，相鄰的各所述第一影像子塊之間具有設(shè)定的重疊度大小的重疊區(qū)域，相鄰的各所述第二影像子塊之間也具有相同大小的重疊區(qū)域，并且各個所述第一影像子塊和各個所述第二影像子塊的位置一一對應(yīng)。

步驟107：根據(jù)所述第一影像子塊與所述第一影像塊之間的重疊范圍選擇相應(yīng)的所述第一變換系數(shù)，以所述第一變換系數(shù)為初值計(jì)算第一變換系數(shù)改正值。

基于灰度的影像配準(zhǔn)方法直接利用影像的灰度信息，迭代過程中根據(jù)相似性測度準(zhǔn)則判斷目標(biāo)影像和原始影像是否達(dá)到配準(zhǔn)。這種方法對影像間變換模型系數(shù)的初始值依賴性較強(qiáng)。因此，將上述粗配準(zhǔn)階段步驟105解算得到的各影像塊塊變換模型的多個第一變換系數(shù)作為基于灰度的分塊精配準(zhǔn)階段的初值。即，根據(jù)所述第一影像子塊與所述第一影像塊之間的重疊范圍選擇相應(yīng)的所述第一變換系數(shù)，以所述第一變換系數(shù)為初值計(jì)算各個所述塊變換模型對應(yīng)的第一變換系數(shù)改正值δh。

其中，根據(jù)所述第一影像子塊與所述第一影像塊之間的重疊范圍選擇相應(yīng)的所述第一變換系數(shù)具體為：

選擇與當(dāng)前所述第一影像子塊重疊范圍最大的所述第一影像塊對應(yīng)的所述第一變換系數(shù)作為計(jì)算當(dāng)前所述第一影像子塊對應(yīng)的第一變換系數(shù)改正值的初值。例如第(1,1)塊第一影像子塊與第(1,1)塊第一影像塊重疊范圍最大，因此選擇第(1,1)塊第一影像塊與第(1,1)塊第二影像塊之間塊變換模型的第一變換系數(shù)作為計(jì)算第(1,1)塊所述第一影像子塊對應(yīng)的第一變換系數(shù)改正值的初值。

步驟108：根據(jù)所述第一變換系數(shù)和所述第一變換系數(shù)改正值計(jì)算第二變換系數(shù)。

根據(jù)所述第一變換系數(shù)和所述第一變換系數(shù)改正值計(jì)算第二變換系數(shù)，所述第二變換系數(shù)的計(jì)算公式表示為：

其中表示所述第二變換系數(shù)，也就是更新后的所述第一變換系數(shù)，表示粗配準(zhǔn)階段計(jì)算得到所述第一變換系數(shù)，δh表示步驟107計(jì)算得到的所述第一變換系數(shù)改正值。

步驟109：根據(jù)所述第二變換系數(shù)進(jìn)行各所述第一影像子塊和各所述第二影像子塊之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到多個變換后的第二影像子塊，所述多個變換后的第二影像子塊組成首次變換后的第二影像。

步驟104構(gòu)建了每個所述第一影像塊與對應(yīng)的所述第二影像塊之間的塊變換模型，所述第一影像子塊與對應(yīng)的所述第二影像子塊之間也采用同樣的變換模型，所述變換模型表示為：

其中，(x',y')表示所述第二影像中第(i,j)塊所述第二影像子塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，(x,y)表示所述第一影像中對應(yīng)的第(i,j)塊所述第一影像子塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，fijx表示第(i,j)塊所述第二影像子塊和第(i,j)塊所述第一影像子塊之間水平方向的變換模型，fijy表示第(i,j)塊所述第二影像子塊和第(i,j)塊所述第一影像子塊之間豎直方向的變換模型。

同樣選擇透視變換模型作為所述水平方向和所述豎直方向的變換模型，擬合所述第一影像和所述第二影像之間的幾何位置關(guān)系，分塊構(gòu)建每個所述第一影像子塊與對應(yīng)的所述第二影像子塊之間的塊變換模型，由所述水平方向的變換模型和所述豎直方向的變換模型共同組成的所述塊變換模型表示為：

其中，(x',y')表示第(i,j)塊所述第二影像子塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，(x,y)表示對應(yīng)的第(i,j)塊所述第一影像子塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)。

將所述第一變換系數(shù)h～更新后得到的所述第二變換系數(shù)h～'代入上述塊變換模型，進(jìn)行各所述第一影像子塊和各所述第二影像子塊之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到多個變換后的第二影像子塊，所述多個變換后的第二影像子塊組成首次變換后的第二影像。

步驟110：采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述首次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像首次配準(zhǔn)后的第一配準(zhǔn)影像。

步驟109對各所述第一影像子塊和各所述第二影像子塊進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后得到的各像素點(diǎn)坐標(biāo)不一定全為整數(shù)，因此需要通過影像重采樣獲取非整數(shù)像素點(diǎn)灰度值。

常用的重采樣方法有最鄰近內(nèi)插法(nearestneighborinterpolation)、雙線性內(nèi)插法(bilinearinterpolation)和三次卷積法內(nèi)插(cubicconvolutioninterpolation)。本實(shí)施例采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)變換后影像的重采樣。

雙線性插值算法用公式表示為：

f(x+u,y+v)＝(1-u)(1-v)f(x,y)+(1-u)vf(x,y+1)+u(1-v)f(x+1,y)+uvf(x+1,y+1)(6)

其中，f(x+u,y+v)表示待求像素點(diǎn)非整數(shù)坐標(biāo)的灰度值，x、y表示非整數(shù)坐標(biāo)的整數(shù)部分，u、v表示非整數(shù)坐標(biāo)的小數(shù)部分，其取值范圍為[0,1]，f(x,y)、f(x,y+1)、f(x+1,y)、f(x+1,y+1)分別表示待求像素周圍4個鄰像素的灰度值。

本實(shí)施例采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述首次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像首次配準(zhǔn)后的第一配準(zhǔn)影像

步驟111：計(jì)算所述第一配準(zhǔn)影像與所述第一影像之間的相似性測度值。

影像間相似性測度包括平方差法(ssd)、相關(guān)系數(shù)(cc)、互信息(mi)、區(qū)域互信息(rmi)等方法，其中基于信息論的mi、rmi等相似性測度是基于灰度影像配準(zhǔn)方法中普遍使用的評判標(biāo)準(zhǔn)，本實(shí)施例選擇使用互信息(mi)作為判斷依據(jù)，所述第一配準(zhǔn)影像與所述第一影像之間的相似性測度值可表示如下：

mi(t,s)＝h(t)+h(s)-h(t,s)(7)

其中，t、s分別表示所述第一影像和所述第二影像，h表示熵，h(t,s)表示所述第一影像和所述第二影像的聯(lián)合熵。

步驟112：當(dāng)所述相似性測度值達(dá)到最大值時，獲取使所述相似性測度值達(dá)到最大值的所述第二變換系數(shù)為最優(yōu)變換系數(shù)。

步驟112具體包括：

當(dāng)所述相似性測度值未達(dá)到最大值且計(jì)算次數(shù)n(n≤m)小于設(shè)定的迭代次數(shù)m時，將第n-1次計(jì)算得到的所述第二變換系數(shù)作為第n次計(jì)算所述第一變換系數(shù)改正值的初值，經(jīng)過第n次計(jì)算得到第n次的第二變換系數(shù)。

根據(jù)所述第n次的第二變換系數(shù)進(jìn)行各所述第一影像子塊和各所述第二影像子塊之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到多個第n次變換后的第二影像子塊，所述多個第n次變換后的第二影像子塊組成第n次變換后的第二影像。

采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述第n次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像第n次配準(zhǔn)后的第n配準(zhǔn)影像。

計(jì)算所述第n配準(zhǔn)影像與所述第一影像之間的相似性測度值，直到所述計(jì)算次數(shù)n等于所述迭代次數(shù)m或者所述相似性測度值達(dá)到最大值時，獲取使所述相似性測度值達(dá)到最大值的所述第二變換系數(shù)為最優(yōu)變換系數(shù)。

根據(jù)所述最優(yōu)變換系數(shù)進(jìn)行相鄰的所述第一影像子塊之間的非重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。而對于相鄰影像塊的所述重疊區(qū)域，還需要根據(jù)權(quán)重修正各像素在水平和豎直方向的坐標(biāo)偏移量，根據(jù)修正后的變換模型系數(shù)轉(zhuǎn)換重疊區(qū)各像素坐標(biāo)。

步驟113：根據(jù)所述第一影像子塊的中心像素和所述重疊區(qū)域的像素計(jì)算偏移量分配權(quán)重。

本實(shí)施例采用反距離加權(quán)函數(shù)計(jì)算偏移量分配權(quán)重，所述偏移量分配權(quán)重表示為：

其中表示所述重疊區(qū)域第m像素到所在第(i,j)塊所述第一影像子塊的中心像素(xij,yij)之間的距離，(xm,ym)表示所述第m像素的坐標(biāo)。

步驟114：根據(jù)所述偏移量分配權(quán)重修正所述重疊區(qū)域的各像素的坐標(biāo)偏移量。

繼續(xù)以前述按照設(shè)定的重疊度劃分的9000*9000尺寸的影像為例，假設(shè)m像素位于第(1,1)、(1,2)、(2,1)、(2,2)四塊所述影像子塊的重疊區(qū)域，則m像素的坐標(biāo)偏移量為：

其中，δxm,δym分別表示修正后所述重疊區(qū)域第m個像素在x和y方向的偏移量，w11_m，w12_m，w21_m，w22_m分別表示包含像素m的相鄰4個所述影像子塊作用于像素m的所述偏移量分配權(quán)重，δx11,δx12,δx21,δx22分別表示包含像素m的相鄰4個影像塊在x方向的偏移量，δy11,δy12,δy21,δy22分別表示包含像素m的相鄰4個影像塊在y方向的偏移量。

步驟115：根據(jù)所述最優(yōu)變換系數(shù)和所述坐標(biāo)偏移量計(jì)算最終變換系數(shù)。

在所述最優(yōu)變換系數(shù)的基礎(chǔ)上加上各像素在水平和豎直方向的坐標(biāo)偏移量，得到所述最終變換系數(shù)。

步驟116：根據(jù)所述最終變換系數(shù)進(jìn)行所述重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，根據(jù)所述最優(yōu)變換系數(shù)進(jìn)行相鄰的所述第一影像子塊之間的非重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到第二次變換后的第二影像。

將步驟112中得到所述最優(yōu)變換系數(shù)代入前述塊變換模型，進(jìn)行各所述影像子塊之間的非重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，將步驟115中得到所述最優(yōu)變換系數(shù)代入前述塊變換模型，進(jìn)行各所述影像子塊之間重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到所述重疊區(qū)域和所述非重疊區(qū)域共同組成的第二次變換后的第二影像。

步驟117：采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述第二次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像第二次配準(zhǔn)后的最終配準(zhǔn)影像。

在上述精配準(zhǔn)階段，本發(fā)明實(shí)施例對各影像塊進(jìn)行有重疊的規(guī)則劃分，以粗配準(zhǔn)階段解算的系數(shù)為初值，修正變換模型，根據(jù)相似性測度值大小得到各影像塊最優(yōu)變換模型，通過加權(quán)微調(diào)重疊區(qū)像素偏移量，實(shí)現(xiàn)相鄰塊均勻過渡，消除可能存在的微小位移對配準(zhǔn)精度影響，高精度完成影像的精配準(zhǔn)。

至此，本發(fā)明采用由粗到精的亞像素配準(zhǔn)方法在精確表達(dá)影像不同區(qū)域變換情形不一致的同時，高效率實(shí)現(xiàn)了影像的高精度亞像素配準(zhǔn)。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明還提供了一種亞像素級影像配準(zhǔn)系統(tǒng)。圖3為本發(fā)明亞像素級影像配準(zhǔn)系統(tǒng)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖3所示，所述系統(tǒng)包括：

獲取模塊201，用于獲取具有互補(bǔ)信息的第一影像和第二影像之間的匹配特征點(diǎn)對，所述第一影像和所述第二影像尺寸相同。

均分模塊202，用于將所述第一影像均勻劃分為多個第一影像塊，將所述第二影像均勻劃分為多個第二影像塊，所述第一影像塊與所述第二影像塊數(shù)量相同。

最終權(quán)重獲取模塊203，用于根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和所述第一影像塊中心像素坐標(biāo)之間的距離確定各個所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重。

塊變換模型建立模塊204，用于根據(jù)所述最終權(quán)重構(gòu)建每個所述第一影像塊與對應(yīng)的所述第二影像塊之間的塊變換模型。

第一變換系數(shù)計(jì)算模塊205，用于根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)和所述最終權(quán)重計(jì)算多個所述塊變換模型對應(yīng)的多個第一變換系數(shù)。

重疊度劃分模塊206，用于將所述第一影像塊按照設(shè)定的重疊度劃分為第一影像子塊，將所述第二影像塊按照相同的所述重疊度劃分為第二影像子塊，所述第一影像子塊與所述第二影像子塊數(shù)量相同，相鄰的各所述第一影像子塊之間具有設(shè)定的重疊度大小的重疊區(qū)域，相鄰的各所述第二影像子塊之間也具有相同大小的重疊區(qū)域。

第一變換系數(shù)改正值計(jì)算模塊207，用于根據(jù)所述第一影像子塊與所述第一影像塊之間的重疊范圍選擇相應(yīng)的所述第一變換系數(shù)，以所述第一變換系數(shù)為初值計(jì)算第一變換系數(shù)改正值。

第二變換系數(shù)計(jì)算模塊208，用于根據(jù)所述第一變換系數(shù)和所述第一變換系數(shù)改正值計(jì)算第二變換系數(shù)。

第二影像首次變換模塊209，用于根據(jù)所述第二變換系數(shù)進(jìn)行各所述第一影像子塊和各所述第二影像子塊之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到多個變換后的第二影像子塊，所述多個變換后的第二影像子塊組成首次變換后的第二影像。

第一配準(zhǔn)影像獲取模塊210，用于采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述首次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像首次配準(zhǔn)后的第一配準(zhǔn)影像。

相似性測度值計(jì)算模塊211，用于計(jì)算所述第一配準(zhǔn)影像與所述第一影像之間的相似性測度值。

最優(yōu)變換系數(shù)獲取模塊212，用于當(dāng)所述相似性測度值達(dá)到最大值時，獲取使所述相似性測度值達(dá)到最大值的所述第二變換系數(shù)為最優(yōu)變換系數(shù)。

偏移量分配權(quán)重計(jì)算模塊213，用于根據(jù)所述第一影像子塊的中心像素和所述重疊區(qū)域的像素計(jì)算偏移量分配權(quán)重。

坐標(biāo)偏移量修正模塊214，用于根據(jù)所述偏移量分配權(quán)重修正所述重疊區(qū)域的各像素的坐標(biāo)偏移量。

最終變換系數(shù)計(jì)算模塊215，用于根據(jù)所述最優(yōu)變換系數(shù)和所述坐標(biāo)偏移量計(jì)算最終變換系數(shù)。

第二影像二次變換模塊216，用于根據(jù)所述最終變換系數(shù)進(jìn)行所述重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，根據(jù)所述最優(yōu)變換系數(shù)進(jìn)行相鄰的所述第一影像子塊之間的非重疊區(qū)域的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到第二次變換后的第二影像。

最終配準(zhǔn)影像獲取模塊217，用于采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述第二次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像第二次配準(zhǔn)后的最終配準(zhǔn)影像。

其中，所述最終權(quán)重獲取模塊203具體包括：

權(quán)重計(jì)算單元，用于對每一個所述第一影像塊，根據(jù)所述第一影像內(nèi)的匹配特征點(diǎn)和所述第一影像塊中心像素坐標(biāo)之間的距離計(jì)算各個所述匹配特征點(diǎn)的權(quán)重，所述權(quán)重的計(jì)算式為：

其中，(x*,y*)表示所述第一影像塊中心像素點(diǎn)的坐標(biāo)，(xi,yi)表示所述匹配特征點(diǎn)的坐標(biāo)，n表示特征點(diǎn)對數(shù)量。

權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)獲取單元，用于獲取所述匹配特征點(diǎn)的權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)；

最終權(quán)重獲取單元，用于獲取所述權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)和所述權(quán)重中較大的值作為第i個所述匹配特征點(diǎn)的最終權(quán)重，所述最終權(quán)重表示為：wi＝max[w,α]，其中w表示所述權(quán)重，α表示所述權(quán)重補(bǔ)償系數(shù)。

其中，塊變換模型建立模塊204具體包括：

影像變換模型建立單元，用于根據(jù)所述最終權(quán)重構(gòu)建所述第一影像和所述第二影像之間的變換模型，所述變換模型表示為：

其中，(x',y')表示所述第二影像中第(i,j)塊所述第二影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，(x,y)表示所述第一影像中對應(yīng)的第(i,j)塊所述第一影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，fijx表示第(i,j)塊所述第二影像塊和第(i,j)塊所述第一影像塊之間水平方向的變換模型，fijy表示第(i,j)塊所述第二影像塊和第(i,j)塊所述第一影像塊之間豎直方向的變換模型。

塊變換模型建立單元，用于選擇透視變換模型作為所述水平方向和所述豎直方向的變換模型，擬合所述第一影像和所述第二影像之間的幾何位置關(guān)系，分塊構(gòu)建每個所述第一影像塊與對應(yīng)的所述第二影像塊之間的塊變換模型，由所述水平方向的變換模型和所述豎直方向的變換模型共同組成的所述塊變換模型表示為：

其中，(x',y')表示第(i,j)塊所述第二影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)，(x,y)表示對應(yīng)的第(i,j)塊所述第一影像塊中的所述匹配特征點(diǎn)坐標(biāo)。

其中，所述第一變換系數(shù)計(jì)算模塊205具體包括：

第一變換系數(shù)計(jì)算單元，用于根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)和所述最終權(quán)重計(jì)算各所述第一影像塊和各所述第二影像塊之間各所述塊變換模型的各第一變換系數(shù)，所述第一變換系數(shù)的求解公式為：

其中，s.t.||h||＝1，表示所述第一變換系數(shù)，即wi表示第i個所述匹配特征點(diǎn)的所述最終權(quán)重，n表示特征點(diǎn)對數(shù)量，mi表示第i個所述匹配特征點(diǎn)對的外積。

所述第一變換系數(shù)計(jì)算單元還用于對所述影像塊中的每一對所述匹配特征點(diǎn)對構(gòu)建所述第一變換系數(shù)的求解公式，通過最小二乘法解算得到多個所述塊變換模型對應(yīng)的多個所述第一變換系數(shù)。

其中，所述重疊度劃分模塊206具體包括：

重疊度劃分單元，用于設(shè)定相鄰的兩塊所述第一影像塊之間橫向和縱向重疊區(qū)域的像素?cái)?shù)目，分別在水平和豎直方向按照所述重疊像素?cái)?shù)目擴(kuò)展，得到劃分后的所述第一影像子塊。

其中，所述最優(yōu)變換系數(shù)獲取模塊212還包括：

第二變換系數(shù)迭代計(jì)算單元，用于當(dāng)所述相似性測度值未達(dá)到最大值且計(jì)算次數(shù)n(n≤m)小于設(shè)定的迭代次數(shù)m時，將第n-1次計(jì)算得到的所述第二變換系數(shù)作為第n次計(jì)算所述第一變換系數(shù)改正值的初值，經(jīng)過第n次計(jì)算得到第n次的第二變換系數(shù)。

多次坐標(biāo)轉(zhuǎn)換單元，用于根據(jù)所述第n次的第二變換系數(shù)進(jìn)行各所述第一影像子塊和各所述第二影像子塊之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到多個第n次變換后的第二影像子塊，所述多個第n次變換后的第二影像子塊組成第n次變換后的第二影像。

多次配準(zhǔn)單元，用于采用雙線性插值算法實(shí)現(xiàn)所述第n次變換后的第二影像的重采樣，得到所述第二影像第n次配準(zhǔn)后的第n配準(zhǔn)影像。

多次相似性測度計(jì)算單元，用于計(jì)算所述第n配準(zhǔn)影像與所述第一影像之間的相似性測度值，直到所述計(jì)算次數(shù)n等于所述迭代次數(shù)m或者所述相似性測度值達(dá)到最大值。

最優(yōu)變換系數(shù)獲取單元，用于當(dāng)所述計(jì)算次數(shù)n等于所述迭代次數(shù)m，或者所述相似性測度值達(dá)到最大值時，獲取使所述相似性測度值達(dá)到最大值的所述第二變換系數(shù)為最優(yōu)變換系數(shù)。

其中，所述偏移量分配權(quán)重計(jì)算模塊213包括：

偏移量分配權(quán)重計(jì)算單元，用于采用反距離加權(quán)函數(shù)計(jì)算偏移量分配權(quán)重，所述偏移量分配權(quán)重表示為：

其中表示所述重疊區(qū)域第m像素到所在第(i,j)塊所述第一影像子塊的中心像素(xij,yij)之間的距離，(xm,ym)表示所述第m像素的坐標(biāo)。

本發(fā)明所述的亞像素級影像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，采用分階段由粗到精的配準(zhǔn)策略，在粗配準(zhǔn)階段，提取影像特征，針對影像不同區(qū)域不一致的變換情況，對第一影像和第二影像均勻分塊，根據(jù)權(quán)重大小分配給影像特征不等重要性，據(jù)此擬合變換模型，高效率完成粗配準(zhǔn)。在精配準(zhǔn)階段，對各影像塊進(jìn)行有重疊的規(guī)則劃分，以粗配準(zhǔn)階段解算的系數(shù)為初值，修正變換模型，根據(jù)相似性測度值大小得到各影像塊最優(yōu)變換模型，通過加權(quán)微調(diào)重疊區(qū)像素偏移量，實(shí)現(xiàn)相鄰塊均勻過渡，消除可能存在的微小位移對配準(zhǔn)精度影響，高精度完成影像的精配準(zhǔn)。綜上，本發(fā)明所述的亞像素級影像配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)在精確表達(dá)影像不同區(qū)域變換情形不一致的同時高效率實(shí)現(xiàn)了影像的高精度亞像素配準(zhǔn)。

本說明書中各個實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個實(shí)施例之間相同相似部分互相參見即可。對于實(shí)施例公開的系統(tǒng)而言，由于其與實(shí)施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。

本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處。綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。