基於視覺多尺度分析的多模光電圖像配準算法研究

《基於視覺多尺度分析的多模光電圖像配準算法研究》是依託西安電子科技大學，由王炳健擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於視覺多尺度分析的多模光電圖像配準算法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：王炳健
• 依託單位：西安電子科技大學

中文摘要

多模光電圖像提供了場景的互補信息，對多模光電圖像進行融合，在一幅圖像中同時體現出這些互補信息，對目標的識別、視頻監控、軍事套用等方面有著重要的意義，其前提就是多模光電圖像的精確配準。本項目針對現有的多模圖像配準算法匹配精度低、穩定性差的局限性，研究基於多尺度分析和視覺注意機制的多模光電圖像高精度配準算法。通過對多模光電圖像進行多尺度分析，結合人眼視覺注意機制對特徵提取的指導作用，提取圖像中尺度不變性的視覺顯著特徵，採用與圖像模式無關的結構信息描述視覺顯著特徵，提高特徵匹配精度。在圖像變換參數的計算過程中，充分利用基於特徵的圖像配準算法速度快和基於圖像灰度分布配準算法精度高的優點，通過圖像變換參數的粗計算和精細計算兩個步驟，提高了圖像變換模型參數的估計精度，從而提高多模光電圖像配準算法的精度，使配準精度達到亞像素精度，以滿足多模光電成像套用的需求。

結題摘要

本項目構建了多模光電圖像採集系統，該系統主要由可控雲台、多模光電成像系統、高精度圖像採集卡和計算機構成，其中多模光電成像系統為兩個不同波段的相機，二者放在一個可控的雲台上，調整相對位置，使視場存在一定交疊。通過採集卡控制器，實現對多模光電圖像系統的採集、存儲。 視覺注意機制可以快速地處理大量的視覺信息，並提取圖像中的有效特徵。本項目對視覺注意模型進行了研究，並以此研究出了基於視覺注意地多模光電圖像配準方法。首先，本項目研究了自底向上視覺注意模型——Itti提出的視覺注意模型，在此基礎上，提出了一種基於視覺注意的多模光電圖像配準方法，包括特徵檢測和特徵匹配兩個部分。特徵檢測部分採用Itti視覺注意模型獲取多模圖像顯著區域，並利用Hu矩的不變矩和去均值歸一化互相關對顯著區域進行描述和匹配，最後通過RANSAC算法提純，實現多模圖像配準，仿真結果表明該算法具有較高的配準精度。但是，Itti模型獲取的是全局顯著圖，在尺度空間建立過程和中央周差操作中存在大量的降採樣以及插值過程，會丟失大量的細節信息。因此，本項目對Itti模型進行了改進，提取圖像中的特徵點，然後針對多模光電圖像普遍存在對比度反轉現象，提出一種新的描述匹配策略，通過改變描述向量的順序來獲得新的描述子，最後進行匹配。該圖像配準策略可以有效地實現多模光電圖像的配準。 考慮到多模光電圖像的邊緣具有一定的相關性，研究了基於邊緣信息相關的圖像配準方法。一種方法是通過小波模極大值的進行邊緣檢測，之後在邊緣圖像上用SURF算法尋找特徵點，通過二次匹配來提純匹配點集，並由最小二乘法求出配準參數，實現圖像配準。另外，利用修正的SIFT算法提取多模圖像中位於邊緣的特徵點，然後採用GLOH運算元描述特徵點形成特徵向量進行初始匹配，然後通過RANSAC算法消除誤匹配、計算仿射變換參數，實現了多模光電圖像配準。 在多模成像跟蹤系統中，由於天空背景均勻、單一，無法提取更多的有效特徵點，因此，提出了通過提取目標運動軌跡匹配與特徵點匹配相結合的多模光電圖像配準方法，實現圖像的配準。 最後，本項目研究了基於統計參數的圖像配準評估方法，並將Cross Validation和Boot strap方法引入到圖像配準精度評估過程中，實現了在圖像配準參數估計的同時，完成配準精度的評估，實驗結果驗證了方法的有效性。