[发明专利]一种基于边缘提取和互相关的红外多谱段图像配准方法

权利要求书

1.一种基于边缘提取和互相关的红外多谱段图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：利用canny边缘提取算子提取待配准图像和基准图像的边缘特征点；

步骤2：利用互相关法对由canny算子提取出的边缘特征点集，按照规格格网，分别寻找格网内部相关系数的峰值，找出待配准图像上可能的同名点作为候选匹配点集；

步骤3：采用RANSAC随机采样法进行误匹配点的剔除；

步骤4：利用匹配点对待匹配图像进行三次多项式拟合变换，得到配准后的图像，统计配准拟合的残差作为配准精度。

2.如权利要求1所述的基于边缘提取和互相关的红外多谱段图像配准方法，其特征在于，所述步骤1中，利用canny边缘提取算子进行边缘提取的过程为：首先利用高斯滤波器对待配准图像和基准图像进行平滑滤波；然后计算两幅图像的梯度幅值图像和角度图像，并对两幅梯度幅值图像应用非最大抑制；最后用双阈值处理和连接分析来检测并连接边缘。

3.如权利要求2所述的基于边缘提取和互相关的红外多谱段图像配准方法，其特征在于，所述步骤2中，对待配准图像和基准图像进行边界扩展，对扩展后的待配准图像和基准图像进行格网分割，格网交点作为互相关计算的中心点；最后，以待配准图像的格网交点为中心，以其邻域作为互相关计算图像模版，与基准图像相对应的中心点邻域进行多组图像的互相关计算，取互相关计算结果的极大值，此时对应位置的中心处即为与待配准图像相应格网中心点的同名匹配点。

4.如权利要求3所述的基于边缘提取和互相关的红外多谱段图像配准方法，其特征在于，所述步骤2中，对待配准图像和基准图像采用镜像扩展方式进行边界扩展。

5.如权利要求4所述的基于边缘提取和互相关的红外多谱段图像配准方法，其特征在于，所述步骤2中，互相关计算采用公式(1)进行：

f、t分别表示待配准图像和基准图像对应位置的灰度值，M、N为图像行数、列数，i、j为图像像素位置，u、v表示待配准图像和基准图像的相对位置关系。

6.如权利要求5所述的基于边缘提取和互相关的红外多谱段图像配准方法，其特征在于，所述步骤3中，采用RANSAC随机采样法进行误匹配点的剔除时，首先剔除互相关计算值小于设定阈值的点，接下来基于大多数匹配点正确的假设，采用迭代拟合法进一步剔除误匹配点；迭代时，利用剩余匹配点的坐标进行三次多项式拟合参数的计算，根据三次多项式拟合方程得到拟合坐标值，而后计算拟合坐标值与其对应的匹配点坐标值之差，统计所有差值的标准差，对于拟合值与观测值之差大于标准差一定倍数的匹配点，予以剔除。

7.如权利要求6所述的基于边缘提取和互相关的红外多谱段图像配准方法，其特征在于，所述步骤4中，利用匹配点对待匹配图像进行三次多项式拟合变换所采用的拟合公式为：

其中，a_t、b_t，t＝1，2，3……，10，为三次多项式拟合的系数。