[发明专利]一种基于分辨率自适应的异尺度目标图像配准方法

说明书

本发明涉及一种基于分辨率自适应的异尺度目标图像配准方法，属于图像处理领域；对一张像素点个数为mn的图像，将其像素点提取出来，看作mn阶有限秩算子A；在将图像放大后，若原图像像素点的个数并不能完全填充放大后的图像，即需要对放大后的图像的像素点进行填充，基于拉格朗日插值法的图像放缩：对有限秩算子A按行进行插值得到有限秩算子B，对有限秩算子B按列插值最终得到有限秩算子C，将得到的有限秩算子C反馈给放大后的图像，即得到拉格朗日插值法放缩图像；使用SIFT图像配准方法进行特征点配准等。将拉格朗日插值法与SIFT图像配准以及比例放缩进行结合用于视频图像中相同汽车异尺度情况的配准放缩处理，使图像配准的像素差显著减小。

技术领域

本发明属于图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于分辨率自适应的异尺度目标图像配准方法。

背景技术

现实生活中对前后两张大小不同的视频车辆截图主要通过寻找前后两个车辆上的相同特征点进行比例计算，将计算后的比例用来对图片进行放大或者缩小。而这种问题主要存在由对应特征点计算得到的比例不一定能够将图片放缩到合适的大小，要么普遍放大了，要么普遍缩小了。

例如：在路口监控探头拍摄的视频文件中得到逐帧的汽车运动图片，显然不同帧的同一汽车较近的一帧图像会稍大一点，较远的一帧图像会稍小一点，我们希望将前后两帧中较大的图像自适应的缩小到和较小图像一样的尺寸，或者将较小图片自适应的放大到和较大图像一样的尺寸。由于考虑到不同时间帧下同一辆汽车大小不一致，因此需要建立图像变换算法把远近不同的目标图像拉伸到合适大小。

现有的基于SIFT图像配准的图像放缩方法：

使用SIFT图像配准获得图像的特征点；利用所有的特征点两两连线得到两两特征点之间的距离，对距离求平均数得到一个平均比例；利用上述方法得到的比例对图片进行放缩。但是，该方法的图片放缩效果很不理想，图片放缩后的像素值精度较低。

因此,现阶段需设计一种基于分辨率自适应的异尺度目标图像配准方法,来解决以上问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于分辨率自适应的异尺度目标图像配准方法，用于解决上述现有技术中存在的技术问题，如：使用SIFT图像配准获得图像的特征点；利用所有的特征点两两连线得到两两特征点之间的距离，对距离求平均数得到一个平均比例；利用上述方法得到的比例对图片进行放缩。但是，该方法的图片放缩效果很不理想，图片放缩后的像素值精度较低。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于分辨率自适应的异尺度目标图像配准方法，包括以下步骤：

S1、获取图像数据：获取两张图像，若两张图像大小不一致，则进行近大远小放缩；其中，对于一张像素点个数为的图像，将其像素点提取出来，并看作阶有限秩算子；在将图像放大后，若原图像像素点的个数并不能完全填充放大后的图像，即需要对放大后的图像的像素点进行填充，进入步骤S2；

S2、基于拉格朗日插值法的图像放缩：假设放大后的图像需要个像素点，先对有限秩算子按行进行插值得到有限秩算子，然后对有限秩算子按列插值最终得到有限秩算子，将得到的有限秩算子反馈给放大后的图像，即得到拉格朗日插值法放缩图像；

S3、SIFT配准：将步骤S2中的拉格朗日插值法放缩图像，使用SIFT图像配准方法进行特征点配准，将得到的特征点进行两两配对计算比例，之后求取平均值，接着按照平均比例再对图像进行一次基于拉格朗日插值法的图像放缩，即得到异尺度的目标放缩图片。

进一步的，步骤S2中，对有限秩算子按行进行插值得到有限秩算子具体如下：

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