[发明专利]一种用于天文图像配准的方法

说明书

本发明涉及一种用于天文图像配准的方法，属于天文图像配准技术领域。本发明包括步骤：首先对待配准图像和配准图像进行预处理，去除噪声；然后提取待配准图像和配准图像的灰度特征；其次计算待配准图像和配准图像之间的位移和梯度信息、互信息；最后根据配准空间，实现图像的配准。本发明采用Demons算法和梯度互信息算法相结合的改进算法，有效的改进了现有的Demons算法配准率低的问题。

技术领域

本发明涉及一种用于天文图像配准的方法，属于天文图像配准技术领域。

背景技术

地球是目前人类生活的唯一生活场所，太阳对地球上的环境有着很大的影响。当太阳耀斑、日冕物质等活动爆发时，会出现X射线、紫外线辐射变强、日冕物质抛射等。这些物质对地球上的生物有着很大的影响，所以对天文图像进行图像处理是非常重要的。图像配准技术是多种图像处理的关键步骤，处理结果的好坏直接影响到后续步骤的有效性。现阶段已有一些文献针对图像的配准提出方法，例如基于粒子群算法，与差分结合提高算法的性能(申请号：CN201611174000.9)。基于图像特征和互信息的图像配准方法，采用Powell算法优化(申请号：CN201410379720.3)。

天文图像内部结构通常有微小的不规则运动，而天体运动存在一个普遍的现象就是星体内部结构并没有从同一的方向运动或者旋转，他们之间存在着一定的相对运动。天文图像的像素不易受精确的特征提取和判断。然而Demons图像配准即基于光流场的正力以及负内力完全自动化的灰度配准方法，也是基于光流场模型梯度的模型的方法，具有配准效率快，精度高，易于实现等特点。缺点就是配准图像无法确定足够的梯度信息，所以采用梯度信息和互信息的方法弥补这种缺点。图像互信息当做配准相似性度量指导配准搜索过程，当图像互信息取到最大值时，参考图像与待配准图像实现最优匹配，但是互信息忽略了空间信息，而梯度信息是最有效的空间特征，能弥补灰度互信息的不足，提高图像配准的准确率。

发明内容

本发明提供了一种用于天文图像配准的方法，能弥补灰度互信息的不足，提高图像配准的准确率。

本发明的技术方案是：一种用于天文图像配准的方法，所述方法的具体步骤为：

步骤1、首先对待配准图像f和配准图像r进行预处理，分别去除待配准图像和配准图像的噪声；

步骤2、提取待配准图像f和配准图像r的灰度值，计算待配准图像和配准图像之间的位移和梯度信息、互信息，再把梯度信息、互信息进行结合：

步骤2.1、根据Demons算法，计算待配准图像f和配准图像r之间的位移u；

其中α是归一化因子，和分别为待配准图像和配准图像的梯度，其中|·|表示取模运算；

步骤2.2、根据待配准图像和配准图像的灰度特征计算互信息；

I(F,R)＝H(F)+H(R)-H(F,R)

其中H(F)是待配准图像f的信息熵，H(R)是配准图像r的信息熵，H(F,R)是待配准图像f和配准图像r的联合熵；

步骤2.3、计算梯度信息G(F，R)；

其中|·|表示取模运算，θ表示梯度向量之间的夹角，是待配准函数f的梯度，是配准图像r的梯度；

其中ω(θ)表示梯度方向的相似程度；

步骤2.4、互信息和梯度信息结合为；

I_new(F,R)＝G(F,R)I(F,R)