[发明专利]基于边缘特征的图像自动配准及快速超分辨率融合方法

权利要求书

1.一种基于边缘特征的图像自动配准及快速超分辨率融合方法，是由各类摄像 设备完成待处理的两类图像，一类为低分辨率多光谱彩色图像，另一类为高分 辨率的灰度图像，将目标图像数字化为便于通过USB、红外接口输入计算机处 理，处理后的结果图像输出至缓冲器，可以直接在本地进行存储，或直接输出 显示，或通过网络存储设备进行远程传输，其特征在于图像自动配准及快速超 分辨率融合方法包括下述步骤：

1)采用小波变换结合最小二乘拟合的模型来求取M图像和P图像的配准参数实 现图像的配准，其中小波变换用来提取图像的边缘特征点，再使用仿射变换建 立M图像的边缘特征点与P图像的边缘特征点的对应关系，最后依据最小二乘 拟合求取仿射变换参数，从而将M图像配准到P图像，其特征为：

a)小波变换提取图像的边缘

利用小波变换提取图像边缘的算法概括如下：首先利用二进小波变换将图 像分解为J层，针对于j层的高频分量，求解小波模极大W_j，并设定一个阈值T， 如果W_j＞T则认为是边缘点；

b)仿射变换

考虑的图像配准可以认为是刚体变换，故此可以采用仿射变换来表征特征 点之间的关系，仿射变换如下式：

xy=a11a12a21a22x′y′+b1b2]]>①

式中(x，y)表示参考图像的坐标，

(x′，y′)表示待配准图像的坐标，

表示图像的旋转和缩放

(b₁，b₂)表示图像在x、y方向的平移量；

c)最小二乘拟合

记A＝(a₁₁ a₁₂ b₁)

B＝(b₂₁ b₂₂ b₂)

Q=(x′)j1(x′)j2Λ(x′)jn(y′)j1(y′)j2Λ(y′)jn11Λ1]]>②

M_x＝(_j1(x)，_j2(x)，Λ，_jn(x))

M_y＝(_j1(y)，_j2(y)，Λ，_jn(y))

由此建立最小二乘方程如下：

AQ＝Mx         ③

BQ＝My         ④

由上述最小二乘方程可以求解出A、B；

2)图像的直方图匹配

记经过配准的多光谱图像为M_R，其共有三个波段分别为M_R1，M_R2，M_R3，

将图像P的直方图匹配到强度分量图像I，并记经过直方图匹配后的图像分 别为P₁；

3)图像的超分辨率融合

图像的超分辨率融合采用线性IHS逆变换，这主要考虑线性IHS变换较常 规的IHS变换运算量小、速度快；

具体超分辨率融合过程为：

设I图像、P图像最大值分别为M₁和M₂，记M＝max(M₁，M₂)，将I图像、P 图像的像素值看作特征s，则在像素位置(m，n)处的信任函数分别记为h(s_I，m，n)、 h(s_P，m，n)，令h(s_I，m，n)＝I(m，n)/M，h(s_P，m，n)＝P(m，n)/M

依据模糊积分的单调性的约束条件，像素位置为(m，n)处，记 s＝{s₁(m，n)，s₂(m，n)}，其中{s₁(m，n)，s₂(m，n)}定义如下：

s1(m,n)=I(m,n),s2(m,n)=P(m,n)if h(sI;m,n)≤h(sP;m,n)s1(m,n)=P(m,n),s2(m,n)=I(m,n)if h(sI;m,n)>h(sP;m,n)]]>⑤

因此，模糊测度

g(A₁)＝g({s₁(m，n)，s₂(m，n)})＝1       ⑥

g(A₂)＝g({s₂(m，n)})                    ⑦

只要确定g({s₂(m，n)})就可以求出融合后的像素值，而g({s₂(m，n)})就是图像I 或图像P在(m，n)处像素值的模糊测度，为了表述方便，此处记g({s₂(m，n)})为 g(m，n)；

记模糊积分的结果为FI(m，n)，融合后的像素值为P′(2^j；m，n)

P′(m,n)=FI(m,n)×Mif h(sI;m,n)≤h(sP;m,n)FI(m,n)×Mif h(sI;m,n)>h(sP;m,n)]]>

=I(m,n)+(P(m,n)-I(m,n))×g(m,n)if h(sI;m,n)≤h(sP;m,n)P(m,n)+(I(m,n)-P(m,n))×g(m,n)if h(sI;m,n)>h(sP;m,n)]]>⑧

其中g(m，n)的大小可以根据对融合图像的属性要求而定，若关于图像P的 g(m，n)越来越小，则对I图像的g(m，n)越来越大，则融合图像的光谱信息越来越 好，由此可见，g(m，n)在中间取值范围内可以使得融合图像的光谱和空间细节信 息最好。

2.根据权利要求1所述的基于边缘特征的图像自动配准及快速超分辨率融 合方法，其特征在于采用IHS逆变换实现最终的超分辨率彩色图像的公式为：

F(R)F(G)F(B)=1-1/21/21-1/2-1/2120·P1HS]]>⑨