一種基于半全局能量優(yōu)化的影像配準(zhǔn)方法【專利摘要】一種基于半全局能量優(yōu)化的影像配準(zhǔn)方法，包括根據(jù)地面采樣距離對(duì)待配準(zhǔn)影像進(jìn)行預(yù)處理，使得參考影像和預(yù)處理后的待配準(zhǔn)影像的分辨率相同；給定同名點(diǎn)搜索范圍，針對(duì)參考影像相對(duì)于預(yù)處理后的待配準(zhǔn)影像的二維視差場構(gòu)建能量函數(shù)，用多個(gè)方向優(yōu)化路徑上的匹配代價(jià)來近似能量函數(shù)的匹配代價(jià)；進(jìn)行匹配代價(jià)的聚合、二維視差場的計(jì)算及后處理和影像重采樣，得到最終的配準(zhǔn)影像。本發(fā)明技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)過程簡單，支持自動(dòng)化運(yùn)行，能夠在沒有任何幾何變形的先驗(yàn)信息的情形下，有效地對(duì)待配準(zhǔn)影像進(jìn)行糾正，避免了配準(zhǔn)模型選擇的盲目性，并且能夠處理較為嚴(yán)重的影像局部變形?！緦＠f明】—種基于半全局能量優(yōu)化的影像配準(zhǔn)方法【
技術(shù)領(lǐng)域：
】[0001]本發(fā)明涉及遙感影像【
技術(shù)領(lǐng)域：
】，尤其是涉及一種基于能量優(yōu)化的影像配準(zhǔn)方法?！?br>背景技術(shù)：
】[0002]影像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間或不同傳感器所獲得的同一地區(qū)的影像歸化到統(tǒng)一的坐標(biāo)系中的操作，它是許多圖像處理操作的先決條件，如影像融合、變化檢測、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、三維重構(gòu)、地圖修正等(孫家抦，2003)。傳統(tǒng)的影像配準(zhǔn)方法主要分為如下4個(gè)步驟:[0003]I)影像特征提取,例如Harris角點(diǎn)特征(Harris,1988)>SUSAN角點(diǎn)特征(Smith,1997)、尺度不變特征(Scale-1nvariantFeatures)(Lowe,2004)、最大穩(wěn)定極值區(qū)域(MaximallyStableExtremalRegions)(Matas,2004)、加速穩(wěn)健特征(SpeededUpRobustFeatures)(Bay,2006)等；[0004]2)特征匹配及粗差剔除；[0005]3)計(jì)算影像變換模型，如仿射變換、多項(xiàng)式、不規(guī)則三角網(wǎng)、薄板樣條等；[0006]4)根據(jù)變換模型對(duì)影像進(jìn)行重采樣。[0007]然而，特征匹配本身會(huì)存在一定的誤差。簡單的影像變換模型，如仿射變換、低階多項(xiàng)式等，可以通過變換參數(shù)的穩(wěn)健估計(jì)使配準(zhǔn)精度少受匹配誤差的影響，但難以處理較復(fù)雜的影像變形。較為復(fù)雜的影像變換模型，如不規(guī)則三角網(wǎng)、薄板樣條等，可以處理較復(fù)雜的影像變形，但必須有足夠多的同名特征，且局部配準(zhǔn)精度受匹配誤差的直接影響。另夕卜，影像變換模型的選擇通常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)而定，帶有一定的盲目性。[0008]近十年來，密集匹配有了突破性的進(jìn)展，涌現(xiàn)了一大批優(yōu)秀的算法。Scharstein和Szeliski(2002)對(duì)密集匹配方法進(jìn)行了分類和評(píng)估，他們將這些方法分為局部方法和全局方法兩類。局部方法只利用對(duì)應(yīng)點(diǎn)周圍的局部影像信息，效率較高，但是缺少整體的約束，難以處理弱紋理、重復(fù)紋理、遮擋等問題，往往無法得到高精度的結(jié)果。全局方法通過對(duì)視差圖D構(gòu)建一個(gè)帶平滑項(xiàng)的能量函數(shù)，將立體匹配問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)能量最小化問題。全局方法雖然能取得較好的匹配結(jié)果，但是往往需要進(jìn)行多次迭代，計(jì)算耗時(shí)大。[0009]最近，SGM算法以其出色的表現(xiàn)和較高的效率，在立體匹配、三維重建、移動(dòng)機(jī)器人、駕駛員輔助系統(tǒng)中獲得了巨大的成功(Hirschmilller，2011)。SGM算法采用多個(gè)方向的平滑約束來近似全局的平滑約束，計(jì)算量小，精度高，并且能夠有效地處理遮擋和弱紋理的區(qū)域。另外，SGM算法還能夠通過單指令多數(shù)據(jù)流(SingleInstructionMultipleData,SIMD)>圖形處理單兀(GraphicProcessingUnit,GPU)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)等進(jìn)行軟硬件的加速，以滿足一些實(shí)時(shí)性的需求。但尚未出現(xiàn)將SGM算法運(yùn)用于影像配準(zhǔn)的相應(yīng)技術(shù)方案。另外，原始SGM算法是在核線影像上進(jìn)行的，即影像不存在上下視差，只考慮地表高程起伏引起的水平視差，所以它的搜索范圍是一維的；而對(duì)于影像配準(zhǔn)來說，搜索范圍往往是二維的，所以無法將SGM算法直接運(yùn)用于影像配準(zhǔn)。【
發(fā)明內(nèi)容】[0010]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種基于半全局能量優(yōu)化的影像配準(zhǔn)方法。[0011]本發(fā)明技術(shù)方案提供一種基于半全局能量優(yōu)化的影像配準(zhǔn)方法，包括以下步驟:[0012]步驟1，根據(jù)地面采樣距離對(duì)待配準(zhǔn)影像進(jìn)行預(yù)處理，使得參考影像和預(yù)處理后的待配準(zhǔn)影像的分辨率相同；[0013]步驟2，將參考影像作為左影像，將預(yù)處理后的待配準(zhǔn)影像作為右影像，給定同名點(diǎn)搜索范圍，包括X方向視差的取值范圍[dxmin，dxmax]，y方向視差的取值范圍[dymin,dymax]；[0014]步驟3，對(duì)參考影像相對(duì)于預(yù)處理后的待配準(zhǔn)影像的二維視差場(Dx，Dy)構(gòu)建能量函數(shù)如下，【權(quán)利要求】1.一種基于半全局能量優(yōu)化的影像配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括以下步驟:步驟I，根據(jù)地面采樣距離對(duì)待配準(zhǔn)影像進(jìn)行預(yù)處理，使得參考影像和預(yù)處理后的待配準(zhǔn)影像的分辨率相同；步驟2，將參考影像作為左影像，將預(yù)處理后的待配準(zhǔn)影像作為右影像，給定同名點(diǎn)搜索范圍，包括X方向視差的取值范圍[dxmin,dxmaJ,y方向視差的取值范圍[dymin,dymax]；步驟3，對(duì)參考影像相對(duì)于預(yù)處理后的待配準(zhǔn)影像的二維視差場(Dx，Dy)構(gòu)建能量函數(shù)如下，【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103761739SQ201410032165【公開日】2014年4月30日申請(qǐng)日期:2014年1月23日優(yōu)先權(quán)日:2014年1月23日【發(fā)明者】王盛,江萬壽申請(qǐng)人:武漢大學(xué)