[发明专利]基于多图配准复原三维图像的方法

说明书

本发明公开了一种基于多图配准复原三维图像的方法，对三维激光扫描获得三维图像的过程中因各种干扰而产生图像退化、信息缺失的现象，先腐蚀再修补，二维图像与三维图像交互映射处理。本发明方法主要过程包括有损去噪、映射、配准、数据修补，在配准时引入了偏移矢量的概念，引入了随机算法，自动寻找特征区域，剔除无用信息，消除了传统配准方法信息冗余量大、速度慢的弊端。在数据修补中，使用总距离差最小即和基图像最相近的精配准图像的采样点来修补基图像，和传统的数据融合比较，更接近目标的实际距离值。经过一系列的过程，最终复原出退化的距离图像。

技术领域

本发明属于数字图像处理领域，涉及一种三维图像复原方法。

背景技术

在图像获取的过程中由于硬件设备的固有原因和外部噪声的干扰，都会引起成像质量下降或者信息缺损。对于大多数成像系统，单纯从硬件方面来考虑解决这些问题，将带来巨大的成本和技术压力，因此研究图像复原算法来解决前面所提出的问题有着极大的现实意义和应用价值。尤其是在三维图像领域，在获取图像的过程中更易被干扰，提高设备性能的成本更高，而对三维图像复原的研究却远没有二维图像成熟。因此对三维图像的复原在图像处理方面更需要被研究。

对于获取三维图像时图像受到噪声干扰，已经有了一些去噪的方法，当前主要的去噪算法包括BM3D，由Dabov等人在2006年提出，其核心思想利用图像的相关性和统计特征对图像分块、分组匹配，形成三维块，再利用相关性对块层进行三维滤波去噪，保留了很好的低频轮廓信息，又保留了一定的细节纹理，但仍缺失了较多的信息。

发明内容

技术问题：本发明提供一种能够去除噪声、保留图像原始信息的基于多图配准复原三维图像的方法。

技术方案：本发明的基于多图配准复原三维图像的方法，包括以下步骤：

(1)以获取被复原三维图像时图像采集设备的位置为基准，偏转图像采集设备的角度、移动摄像头的位置，得到多幅用来辅助复原的辅助图像；

(2)以被复原三维图像为基图像，根据图像采集设备的旋转角度、移动矢量，创建各辅助图像对应的坐标系转换矩阵，对辅助图像分别进行粗配准；

(3)运用“偏移矢量”概念和随机算法，以基图像为标尺，对每个粗配准后的辅助图像分别进行基图像的点与辅助图像的点之间的精配准，得到辅助图像上所有点的偏移矢量和估计偏移量；

(4)进行每个辅助图像和基图像之间的面与面精配准，最终得到一组精配准的图像；

(5)有损去噪：针对基图像和所述步骤(4)得到的一组精配准的图像，利用腐蚀法将图像上的位置随机出现、形状为点状、线状的噪声去除；

(6)图像信息修补：用经过有损去噪的辅助图像，对基图像由于有损去噪而造成信息缺失的部位进行信息修补，最后得到复原后的图像。

进一步的，本发明方法中，所述步骤(3)的具体流程为：

首先对每个辅助图像A_k中的每个点，都按照如下准则进行度量：

若|a_1ij-a_kij|<h，则认为a_kij与a_1ij相对应，a_kij的偏移向量其中h称为相似度阈值；否则，在以ω为搜索半长的范围内进行以一个采样点间距为步长的逐步搜索，若遇到|a_1,i+e,j+f-a_kij|<h则认为否则其中-ω≤e,f≤ω；

然后以辅助图像中满足上述准则要求的采样点来求取偏移向量，得出一个向量组

最后根据得到图像A_k上所有点的估计偏移量。