CN104200460B - 基于图像特征和互信息的图像配准方法 - Google Patents

基于图像特征和互信息的图像配准方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104200460B
CN104200460B CN201410379720.3A CN201410379720A CN104200460B CN 104200460 B CN104200460 B CN 104200460B CN 201410379720 A CN201410379720 A CN 201410379720A CN 104200460 B CN104200460 B CN 104200460B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
nmi
mutual information
registration
weighted sum
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201410379720.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104200460A (zh
Inventor
公茂果
马晶晶
赵晨阳
焦李成
马文萍
刘嘉
李豪
钟佩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN201410379720.3A priority Critical patent/CN104200460B/zh
Publication of CN104200460A publication Critical patent/CN104200460A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104200460B publication Critical patent/CN104200460B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于图像特征和互信息的图像配准方法，主要用于提高现有基于互信息配准方法的精确度。其实现步骤为：(1)输入两幅图像，一幅为参考图像r，另一幅为浮动图像f；(2)利用SIFT方法分别提取两幅图像的特征点集合P1和P2，并计算P1和P2之间的互信息NMI1；(3)分别提取两幅图像的轮廓特征，并计算两个轮廓特征之间的互信息NMI2；(4)以NMI1和NMI2的加权和为目标函数，用Powell算法进行优化，当互信息NMI1和NMI2的加权和最大时，获得配准参数；(5)显示配准后的图像。本发明具有配准结果准确率高、鲁棒性好的优点，可用于图像融合、变化检测等技术领域中。

Description

基于图像特征和互信息的图像配准方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，涉及图像配准，可用于图像变化检测、图像融合、自动目标跟踪等技术领域中。
背景技术
图像配准是对同一场景的两幅或多幅图像进行最佳匹配的过程，而这些图像一般是在不同的时间、不同传感器或者不同视角获取的。图像配准的方法很多，但是每种方法只是针对特定的应用而提出，而其最终目的都是为了寻找一种最优变换，该变换能够使相同场景的不同图像在某种意义下达到最好的空间位置的吻合，从而为后续的进一步处理做好准备。
利用图像灰度的相关性方法实现配准是图像配准的一类重要方法，这种方法的主要特点就是根据图像全局或局部灰度信息，通过计算参考图像与待配准图像间的互相关程度寻找匹配点实现图像配准。这类方法中使用最广泛的相似性测度函数就是互信息MI。因为它不仅不需要图像分割，特征检测以及其他的图像预处理，而且能够达到亚像素级的精确度，并有较强的适应性和高度的自动化。但是MI是通过两幅图像的联合直方图来计算的，如果两幅图像的重合区域较少，则会影响配准结果。而且互信息只用到了对应点的信息，并没有考虑到图像像素的空间位置关系，而在实际的配准问题中，图像的特征信息和空间信息(比如轮廓和边缘)通常有着重要的作用。所以单独利用互信息会容易导致误配准。目前，已经有一些学者提出了许多改进的方法，他们把互信息和图像特征结合起来。Xuan Lv提出了一种基于角点和MI的方法。参见Xuan Lv,Huichuan Duan,A multimodality medicalimage registration method based on Harris corner points and the maximizationof mutual information,Computer Engineering and Design,Vol 29,No.4,pp.998-1000,Feb.2008.但是角点等点特征只能反映图像的部分信息，点特征匹配的配准方法对于远离轮廓区域的作用是十分微小的。
因此，研究一种新的基于互信息的配准方法是非常有必要的。
发明内容
本发明的目的在于克服上述已有方法的不足，提出一种基于图像特征和互信息的图像配准方法，以实现更准确、鲁棒性更好的配准结果。
本发明的具体实现过程如下：
(1)输入两幅图像，一幅为参考图像r，另一幅为浮动图像f；
(2)利用SIFT方法分别提取两幅图像的特征点集合P1和P2，并按照以下公式计算P1和P2之间的互信息，记为NMI1；
其中，n1和n2分别表示特征点集P1和P2中特征点的数目，pij是两个特征点集的联合概率分布。
(3)分别提取两幅图像的轮廓特征，并按照步骤(2)中的公式计算两个轮廓特征之间的互信息，记为NMI2。
(4)以NMI1和NMI2的加权和为目标函数，用Powell算法进行优化，当互信息NMI1和NMI2的加权和最大时，获得配准参数。
(5)显示配准后的图像。
本发明的技术方案是把点特征和轮廓特征同时引入了互信息优化算法中，首先用SIFT提取点特征，再用Sobel算子和数学形态学的方法提取图像的轮廓信息并得到离散的点，然后找到两个点集互信息加权和的最大值，返回配准参数。本发明与现有的技术相比具有以下优点：
本发明充分利用了特征信息和灰度信息，比传统的基于互信息的配准方法更准确，并且方法简单，具有鲁棒性。
附图说明
图1是本发明实现步骤的流程框图；
图2是512×512的参考图像；
图3是512×512的待配准图像；
图4是用本发明方法对图3进行图像配准后得到的仿真实验结果图。
具体实施方式
参照图1，本发明的具体实现步骤如下：
步骤1、输入两幅图像，一幅为参考图像r，另一幅为浮动图像f。
参考图像r是指在配准过程中保持不变的图像，浮动图像f表示在配准过程中要进行变换的图像。
步骤2、利用SIFT方法分别提取两幅图像的特征点集合P1和P2，并按照以下公式计算P1和P2之间的互信息，记为NMI1。
其中，n1和n2分别表示特征点集P1和P2中特征点的数目，pij是P1和P2两个特征点集的联合概率分布。
步骤3、分别提取两幅图像的轮廓特征，并按照步骤2中的公式计算两个轮廓特征之间的互信息，记为NMI2。其中，提取轮廓特征，按如下步骤进行：
3a)利用Sobel算子检测边缘信息，得到边缘信息；
3b)在上述得到的边缘信息的基础上，利用数学形态学的方法填充边缘不光滑
的地方，减少噪声，优选地，利用数学形态学的腐蚀和膨胀变换，去除目标外
部的孤立噪声点，将与目标有关的背景点合并到目标中，这样可以填充边缘不
光滑的地方，并减小噪声；
3c)将边缘的宽度降低为一个像素点，提取轮廓特征。
步骤4、以NMI1和NMI2的加权和为目标函数，用Powell算法进行优化，当互信息NMI1和NMI2的加权和最大时，获得配准参数。
优选地，上面所述的加权和(记为E)的表达式为：E＝αNMI1+βNMI2。其中，α,β∈[0,1]。优选地，α和β的取值均为0.5。
步骤5、显示配准后的图像，按如下步骤进行：
(5a)读取浮动图像f及配准参数；
(5b)根据配准参数，对浮动图像进行空间变换及插值，获得配准后的图像；
(5c)显示配准后的图像。
本发明的效果可通过以下仿真进一步说明：
1.仿真条件及仿真内容：
本实例在Intel(R)Core(TM)2 Duo CPU 2.33GHz Windows 7系统下，Matlab7.0运行平台上，完成本发明的仿真实验。
2.仿真实验内容
将本发明应用在如图2和图3所示256×256的图像上，图2为参考图像，图3为浮动图像。
3.仿真实验结果
从图4可以看出，本发明得到的仿真实验结果有较好的主观视觉效果，匹配准确度比较高。

Claims (1)

1.一种基于图像特征和互信息的图像配准方法，包括如下步骤：
步骤1、输入两幅图像，一幅为参考图像r，另一幅为浮动图像f；
参考图像r是指在配准过程中保持不变的图像，浮动图像f表示在配准过程中要进行变换的图像；
步骤2、利用SIFT方法分别提取两幅图像的特征点集合P1和P2，并按照以下公式计算P1和P2之间的互信息，记为NMI1：
，
其中，n1和n2分别表示特征点集P1和P2中特征点的数目，pij是P1和P2两个特征点集的联合概率分布；
步骤3、分别提取两幅图像的轮廓特征，并按照步骤2中的公式计算两个轮廓特征之间的互信息，记为NMI2，其中，提取轮廓特征，按如下步骤进行：
3a)利用Sobel算子检测边缘信息，得到边缘信息；
3b)在上述得到的边缘信息的基础上，利用数学形态学的腐蚀和膨胀变换，去除目标外部的孤立噪声点，将与目标有关的背景点合并到目标中，这样可以填充边缘不光滑的地方，并减小噪声；
3c)将边缘的宽度降低为一个像素点，提取轮廓特征；
步骤4、以NMI1和NMI2的加权和为目标函数，用Powell算法进行优化，当互信息NMI1和NMI2的加权和最大时，获得配准参数；
上面所述的加权和E的表达式为：E＝αNMI1+βNMI2，其中，α,β∈[0,1]，α和β的取值均为0.5；
步骤5、显示配准后的图像，按如下步骤进行：
(5a)读取浮动图像f及配准参数；
(5b)根据配准参数，对浮动图像进行空间变换及插值，获得配准后的图像；
(5c)显示配准后的图像。
CN201410379720.3A 2014-08-04 2014-08-04 基于图像特征和互信息的图像配准方法 Active CN104200460B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410379720.3A CN104200460B (zh) 2014-08-04 2014-08-04 基于图像特征和互信息的图像配准方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410379720.3A CN104200460B (zh) 2014-08-04 2014-08-04 基于图像特征和互信息的图像配准方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104200460A CN104200460A (zh) 2014-12-10
CN104200460B true CN104200460B (zh) 2018-01-05

Family

ID=52085746

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410379720.3A Active CN104200460B (zh) 2014-08-04 2014-08-04 基于图像特征和互信息的图像配准方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104200460B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105427328B (zh) * 2015-12-10 2017-05-31 北京中科紫鑫科技有限责任公司 一种dna测序的互信息图像配准方法及装置
CN106204550B (zh) * 2016-06-30 2018-10-30 华中科技大学 一种非刚性多模医学图像的配准方法及系统
CN108122280A (zh) * 2017-12-20 2018-06-05 北京搜狐新媒体信息技术有限公司 一种三维点云的重建方法及装置
CN109584197A (zh) * 2018-12-20 2019-04-05 广东浪潮大数据研究有限公司 一种图像融合方法及相关装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于改进互信息的医学图像配准方法研究;刘青芳;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20110315;第2011年卷(第3期);第4.2节,第4.2.2节 *
基于最大互信息法的医学图像配准技术研究;钱慧;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20090615;第2009年卷(第6期);第3.1.2节，第3.2.2节，图3.4，图3.8 *
基于角点特征和最大互信息的图像配准;程有娥;《计算机系统应用》;20120630;第21卷(第6期);第2节，第4节，图1 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN104200460A (zh) 2014-12-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104200461B (zh) 基于互信息图像选块和sift特征的遥感图像配准方法
CN103077531B (zh) 基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法
JP2009526291A5 (zh)
JP2015528960A5 (zh)
CN103383776B (zh) 一种基于分段匹配和贝叶斯估计的递进式立体匹配算法
CN102184550A (zh) 一种动平台地面运动目标检测方法
CN106023171B (zh) 一种基于转弯半径的图像角点检测方法
CN104200460B (zh) 基于图像特征和互信息的图像配准方法
CN106296725A (zh) 运动目标实时检测与跟踪方法及目标检测装置
CN103714547B (zh) 一种结合边缘区域和互相关的图像配准方法
CN103727930A (zh) 一种基于边缘匹配的激光测距仪与相机相对位姿标定方法
CN107610164A (zh) 一种基于多特征混合的高分四号影像配准方法
CN105404888A (zh) 结合颜色和深度信息的显著性目标检测方法
CN108537796A (zh) 基于模板边缘的自适应Harris角点检测方法
CN106936964A (zh) 一种基于霍夫变换模板匹配的手机屏幕角点检测方法
Vlaminck et al. Obstacle detection for pedestrians with a visual impairment based on 3D imaging
Wendel et al. Unsupervised facade segmentation using repetitive patterns
CN105654423A (zh) 基于区域的遥感图像配准方法
CN104318559A (zh) 用于视频图像匹配的特征点快速检测方法
Peña et al. Disparity estimation by simultaneous edge drawing
CN104794476A (zh) 一种人员痕迹的提取方法
CN106529548A (zh) 亚像素级的多尺度Harris角点检测算法
CN110163894A (zh) 基于特征匹配的亚像素级目标跟踪方法
Yang et al. Remote sensing image registration via active contour model
CN104966296B (zh) 滑窗N‑Smoothlets图像边缘检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant