[发明专利]基于显著性区域的可见光图像配准方法

权利要求书

1.基于显著性区域的可见光图像配准方法，其特征在于，包括以下 步骤：

步骤1：在计算机上加载两幅待配准图像，选择一幅作为参考图像， 另一幅作为浮动图像；

步骤2：将参考图像和浮动图像分成M×N个矩形区域，计算每一 个区域R的局部显著性函数Ls(R)；对局部显著性函数Ls(R)进行高斯 拟合，计算拟合后的局部显著性函数值Fls(R)；选择Fls(R)的局部极 值区域的中心作为显著性区域中心；对每一个显著性区域中心，根据邻 域内的Fls(R)分布计算区域的半径，提取参考图像和浮动图像的显著 性区域R；

步骤3：对提取出的显著性区域R构建一个72维的尺度无关特征 描述子Lfd(R)；定义一个距离度量函数为Dist(Lfd(R₁)，Lfd(R₂))，衡量 两个特征描述子Lfd(R₁)，Lfd(R₂)间的相似性；对两幅图像的任一显著 性区域对C(i，j)，计算C(i，j)的区域匹配相似度，采用由粗到精的匹配 策略，进行显著性区域的匹配；

步骤4：对初步匹配上的显著性区域对Cmp(i，j)，采用基于归一化 相关系数的相似性度量进行局部刚体配准；

步骤5：对局部刚体配准后的区域，采用聚类分析的方法，提取精 确匹配成功的区域中心点作为控制点进行全局二次多项式变换配准，实 现两幅图像的精确配准。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部显著性函 数Ls(R)是：Ls(R)＝Av(R)·Lge(R)，其中：

Av(R)是区域R的归一化区域差异函数，表示为Av(R)＝σ/μ， 式中σ是区域R的标准差，μ是区域R的均值；

Lge(R)是区域R的梯度场熵表示如下：

Lge(R)=-Σi=136pi(R)log2pi(R),]]>

式中：p_i(R)是梯度方向位于第i个扇形区域的像素点集在区域R中占 的梯度幅值比例表示如下：

pi(R)=∫Ri|g(Xi)|dXi∫R|g(X)|dX,]]>

式中R_i是由所有梯度方向位于第i个扇形区域内的像素点构成的点集， 是像素点X梯度幅值，X_i是点集R_i中的像素 点。