[发明专利]一种基于光流场的图像配准方法

说明书

技术领域

本发明与计算机视觉、图像理解和计算机图形学有关，随着视频流的广泛应用，需要实现图像序列中帧间图像之间的配准，特别是摄像机运动情况下图像之间的配准问题，本发明涉及一种基于光流场的图像配准方法，有效地解决摄像机运动和大运动目标的配准问题。

背景技术

图象配准是在两幅图象中寻找对应于相同物理区域的像素点之间最佳匹配的过程，在摄像机的校正、多传感器的数据融合、遥感图象的拼接、运动目标的跟踪和医用图象的分析等许多应用中，图象配准都是一个不可回避的重要问题.

       图象配准方法可以广义地分为人工配准和自动配准，人工配准方法单调，人为的干扰不可避免，准确率低。自动配准方法可分为基于区域的自动配准技术和基于特征点的自动配准技术，由于基于特征的配准技术有更好的可靠性和鲁棒性，目前研究的更为广泛; 基于光流场分析的图象配准方法具有很大的灵活性，如对整幅运动图象进行配准时，可利用全局光流场来进行；对图象中的运动目标配准时，可利用特征光流场求取配准参数。当对大运动图象进行配准时，基于光流场的配准方法还具有很好的鲁棒性等特点.

      不同于其它研究方法，本发明将图像的配准分为背景配准和目标配准两个过程，背景配准过程采用计算的全局光流场完成；目标配准过程通过提取待配准两帧图像的特征点集，由最小二乘法计算出运动目标的变换参数，完成运动目标的配准。

发明内容

本发明建立一种基于光流场的图像配准方法. 该方法可分为两个过程：第一是利用前一幅图象的全局光流场完成两幅图象的背景区域的配准；第二是完成运动目标的配准; 在第二个过程中首先采用基于光流场分割和Canny边缘提取的融合算法检测运动目标，建立目标模板，并提取运动目标上良好的特征点集；然后利用层级匹配算法获得第二幅图象的特征点集；最后根据两组相对应的特征点集由最小二乘法计算出运动目标的变换参数.

      本发明的基本原理如下:

      一、本发明提出一种多尺度框架下的微分光流算法，来计算图像之间的光流场, 基于一阶时空梯度的微分光流算法引入了对光流场的全局均匀平坦性附加约束，光流场的计算归结为求如下方程的解  

   (1)

式中，为在点图像上点处分别沿方向的流速，为图像序列的简写，表示时刻的图像在点处的亮度，为在点处分别沿方向的偏导数。是用流速梯度描述的流速在图像平面上的平滑程度，为控制平滑程度的权值，最后可以得到松弛迭代形式的流速解

       (2)

       (3)

是分别对的估计值，本发明重点考虑在这种更新过程中的特性，假设在时刻的，若有速度，则可得到在时刻的相应估计，那么

        (4)

由泰勒级数展开

      (5)

             (6)

将(5)、(6)式带入(4)式右端前两项，可以得到

  (7)

将(7)式代入(2)、(3)中得到改进的迭代算法：

  (8)

   (9)

现在，可以清晰地看出，随着的迭代更新，则不断地趋近于时刻的真实图像.

      二、本发明建立一种透视投影下的图象变换模型，假设为关于时间测量的3D空间坐标，是经透视投影到象平面的坐标，透视投影等式定义为

，         (10)

式中是摄像机的焦距，图象间的关系可由一个刚体模型描述

      (11)

这里是比例变换因子，是两幅图象的旋转角，是图象之间沿方向的平移量.

三、基于计算的光流场实现图像背景的配准，由光流场多分辨分层算法，求得相邻两幅图象中第一幅图象的全局光流场，和反映了图象在像素点处相对于另一幅图象的运动速度, 如果运动速度（背景和目标的运动）满足微分算法的约束条件，那么由该光流场可以准确地对两幅图象进行配准

            (12)

但是，作大机动的运动目标的配准要单独完成

    四、提取运动目标的特征点，若灰值图象用二元函表示，，经过适当的坐标变换，可以把的二阶导数矩阵转化为对角阵

         (13)

其中，为主曲率，由于行列式是坐标变换的不变量，有

        (14)