[发明专利]一种改进的基于SIFT特征的图像配准算法

摘要

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种改进的基于SIFT特征的图像配准算法。本发明的目的是为针对现有SIFT算法针对特征点检测，检测阶段耗时较多，检测效率较低的问题，提出基于金字塔结构以及特征点邻域改进的SIFT算法。本发明的算法的具体步骤包括步骤a、图像采集；步骤b、图像几何校正；步骤c、图像预处理；步骤d、图像配准；步骤e、图像融合。本发明可用于汽车驻车爪零件的自动检测。

主权项

一种改进的基于SIFT特征的图像配准算法，其特征在于，具体步骤包括：步骤a、图像采集：将工件固定好，通过旋转照相机拍摄的角度，拍摄带有重叠部分的完整工件图像；步骤b、图像几何校正：对步骤a中获取的图像进行几何运算改变图像中物体的形状和空间位置，建立图像变换前与变换后的图像中所有像素点间的映射关系的函数；步骤c、图像预处理：对成像系统获得的原始图像进行图像的去噪和还灰度处理，去除无关的信息，恢复有用的信息；步骤d、图像配准：采用基于图像特征的图像配准方法，提取待配准的两幅图像中满足特定应用要求的特征集，将这些特征作为控制结构，寻找两幅图像控制结构的映射关系；步骤e、图像融合：采用加权平均法进行图像融合处理，具体方法为：对重叠部分的图像灰度值进行加权后再叠加平均，设I(x,y)、I1(x,y)和I2(x,y)分别表示融合后的图像、参考图像和待配准图像在点(x,y)处的像素灰度值，则有下式：I(x,y)=I1(x,y)(x,y)∈R1w1(x,y)I1(x,y)+w2(x,y)I2(x,y)(x,y)∈R2I2(x,y)(x,y)∈R3]]>其中，R1表示拼接后图像中原属于第一幅图像的未重叠区域，R2表示两幅图像的重叠区域，R3表示拼接后图像中原属于第二幅图像的未重叠区域，w1、w2分别表示两幅原始图像在重叠区域的对应像素的权值，且0<w1<1,0<w2<1，w1+w2＝1，根据情况选择合适的权值w1和w2。