[发明专利]基于尺度空间的多模态图像配准方法、装置和设备

说明书

本发明涉及一种基于尺度空间的多模态图像配准方法、装置和设备，通过对待配准的两个原始图像进行预处理，分别得到每个原始图像对应的配准用图像；提取尺度空间金字塔中分辨率最高的尺度空间图像中的基准Harris角点作为特征点；确定特征点在每层尺度空间图像中的PIIFD特征描述符；根据PIIFD特征描述符，得到相匹配的特征点对数量最高的目标层图像匹配对；根据目标层图像匹配对中相匹配的特征点对的坐标关系，对两个配准用图像进行空间配准，实现了多模态图像的配准，能够适应可见光、红外、多光谱、高光谱、雷达等多种类型数据图像，图像的配准精度高、稳定性好，能够有效提高图像配准效率。

技术领域

本发明涉及图像配准技术领域，具体涉及一种基于尺度空间的多模态图像配准方法、装置和设备。

背景技术

由于不同传感器的成像原理以及获取数据能力的差异，在特定应用下仅利用单一种类的图像源获取目标信息会导致信息不足、观测不准确、数据分析不可靠的问题，多源影像的数据融合与综合分析，可以弥补单一传感器图像信息的不足，在对地观测方面具有极大的意义。多源影像技术能充分利用不同类型的传感器所提供的信息，更为全面地描述场景、目标的特性，从而做出更为准确的判断。多源影像通常指对于同一场景由不同传感器获取到的图像数据，其目的是将从不同源获得的信息进行整合，以获得更复杂、更详细、更精准的场景。近年来，多源影像的应用越来越广泛，如何准确、有效地配准大量的多源影像数据逐渐成为图像处理领域中重要的研究问题。

现有的图像配准算法在精度、稳定性、效率，尤其是适应性等方面难以满足多源图像的配准需求。如今许多较为成熟的算法很依赖于图像本身成像的单模性质，而多源图像间存在的成像原理、分辨率和灰度属性等多种因素影响的差异，这会大大降低配准的精度。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于尺度空间的多模态图像配准方法、装置和设备，以克服目前配准的精度较低的问题。

为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于尺度空间的多模态图像配准方法，包括：

对待配准的两个原始图像进行预处理，分别得到每个原始图像对应的配准用图像；

建立所述配准用图像的尺度空间金字塔；其中，所述尺度空间金字塔中包含若干组不同分辨率的尺度空间图像，每组所述尺度空间图像包含若干层不同模糊程度的层图像；

提取所述尺度空间金字塔中分辨率最高的尺度空间图像中的基准Harris角点作为特征点；

确定所述特征点在所属的尺度空间金字塔中每层所述层图像中的PIIFD特征描述符；

基于所述PIIFD特征描述符，对两个所述配准用图像中的所述层图像进行逐一匹配，得到相匹配的特征点对数量最高的目标层图像匹配对；

根据所述目标层图像匹配对中所述相匹配的特征点对的坐标关系，对两个所述配准用图像进行空间配准。

进一步地，以上所述基于尺度空间的多模态图像配准方法，所述对待配准的两个原始图像进行预处理，分别得到每个原始图像对应的配准用图像，包括：

获取两个所述原始图像的感兴趣区域，其中两个所述感兴趣区域的场景相对应；

对每个所述感兴趣区域分别进行去噪和降维处理，得到所述配准用图像。

进一步地，以上所述基于尺度空间的多模态图像配准方法，所述层图像包括底层图像和上层图像；

所述建立所述配准用图像的尺度空间金字塔，包括：

按照预设的采样系数对所述配准用图像进行降采样，得到若干个不同分辨率的所述底层图像；