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基于直线特征的图像配准算法

ComputerEngineeringand

Applications计算机工程与应用2010,46(11)193基于直线特征的图像配准算法

甘进-,王晓丹-,赵杰2,王霭龄2

GANJinl,WANGXiao—danl,ZHAOJie2,WANGAi—lin92

1.空军工程大学导弹学院,西安713800

2.空装贵阳局,贵阳550000

1.AirForceEngineeringUniversity,Xi’an713800,China

2.AirForceEquipmentDepartmentGuiyangOffice,Guiyang550000,China

E—mail:ganjin888@163.corn

GANJin.WANGXiao-dan。ZBAOJie。etaLFastmatchingalgorithmforlinage,matc蛐咤basededgeUghtcharacteristic.ComputerEngineeringandApplicatiom,2010。46(11):193-195.

Abstract:Inordertoaccomplishthefastandpreciseimagematching,thisarticlepresentsamethodbasedonedgelightchar-actefistieoftheimage.FirstlyuseLOGoperatortopickuptheedgeinformationanduseHoughtransformtopickupthemainlightsfromedgeinformation.Thendefinesimilarmeasurebetweenthetwoimagesbylightcharacteristic,andusethismeasuretoestimaterotatedangleandfindoutcorrespondinglightgroups.Finally,pickupmatchingcontrollightsfromtheselights,calculatematchingparameters.andmatchtheimages.Thispaperverifiesthevalidityofthealgorithmthrough诵mexperiments.

Keywords:imagematching;edgedetection;lightdetection

摘要:为实现高效率、高精度的图像配准,提出了一种利用图像边缘直线特征的图像配准算法。首先利用LoG算子提取参考图像和待配准图像的边缘信息,利用Hough变换提取图像边缘信息中的主要直线;然后以直线特征定义了参考图像和待配准图像的相似性度量,以此度量估计旋转角度,找出直线组的对应关系;最后在这些直线组中选取配准控制直线,计算配准参数,对图像配准。经过实验,验证了该算法的有效性。

关键词:图像配准;边缘检测;直线检测

DOI:10.3778/j.issn.1002—8331.2010.11.059文章编号:1002—8331(2010)11-0193-03文献标识码:A中图分类号:TP391

l引言

图像配准是计算机视觉和图像处理的—个重要研究内容,该技术已经成为近代信息处理领域中一项极为重要的技术,被广泛应用到军事、工业等多个领域,如打击效果评估、指纹识别、导弹制导等。根据配准标准不同,图像配准主要有三种基本技术㈣:基于灰度的图像配准技术㈣、基于特征的图像配准技术㈣、基于理解的图像配准技术【删。—般来说,基于灰度的配准算法把配准点周围区域点的灰度都考虑进来进行计算,故配准计算量大,配准精度高,但速度较慢。而基于特征的配准算法提取了图像的显著特征,大大压缩了图像信息量,故计算量小,速度较快,但是配准精度不高。基于理解的配准算法,目前还没有突破性进展。

在基于直线特征配准方面,Stamos等提出了从轮廓点中提取直线段,利用直线段的斜率和边缘轮廓的分布来确定变换参数的方法【堋。这—方法在基于直线特征配准方面是—个重大的突破,为基于直线特征的配准方法奠定了基础。但是当出现多条位置、察l-星g相近的直线段时,常常导致直线段匹配错误。其原因在于对旋转角度的估计存在误差,而该方法对直线段的匹配是以单条直线段的斜率为基础的,旋转角度估计的误差叠加到斜率上,导致了直线段匹配错误,最终影响配准结果。对该算法进行了改进,利用多对直线倾斜角之差的均方差作为相似性度量,在对直线匹配的同时对旋转角度进行计算,最后将计算配准参数,克服了该算法针对出现多条位置、斜率相近的直线段时容易匹配错误的缺点,实现了高效率、高精度的图像配准。

2配准步骤

该算法的具体步骤如下:

步骤1利用LoG算子提取参考图像和待配准图像边缘。

步骤2利用Hough变换从边缘信息中提取主要直线。

步骤3利用以直线特征定义的参考图像和待配准图像的相似性度量估计旋转角度,确定直线组之间的对应关系。

步骤4以三对直线倾斜角之差的均方差作为相似性度

基金项目:陕西省自然科学研究计划项目(No.2007F19)。

作者简介:甘进(1983一),男,硕士。从事智能信息处理方面的研究;王晓丹(1966-),女,教授,博士后,博士生导师,主要从事智能信息处理方面的研究;赵杰(1983一),男,学士,从事智能信息处理方面的研究;王霭龄(1982-),女,学士,从事智能信息处理方面的研究。

收稿13卿:2008—10-07修回日期:2008—12—26

万方数据

1942010,46(11)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用

量,选取均方差最小的一种组合作为配准控制直线。

步骤5用配准控制直线所围的两个对应的三角形,计算配准参数,配准图像。

2.1LoG算子提取图像边缘

提取图像中的特征(点、线等)是基于特征的图像配准技术的前提。利用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子等梯度或一阶微分算子检测边缘,边缘图像连续性不佳且易产生较宽边缘。故其检测出的边缘图像还需作细化处理,影响边缘定位精度,从而影响配准结果。

提出的算法以图像的边缘信息为配准特征,对边缘定位的精度要求较高,因此采用LoG算子[11提取图像边缘。LoG算子也称之为拉普拉斯一高斯算子,是Marr和Hildreth将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起首先利用高斯低通滤波,然后用Laplacian算子提取边缘。该算子是与边缘方向无关的二阶微分边缘检测算子,利用二阶导数零交叉所提取的边缘宽度为—个像素,有利于边缘的精确定位。

LoG算子的数学表达为:

G(髫)=V斫菇,y)增(并,,,)】

即C(x)=V2【g(z,y)]妖茗,Y)

/Ⅳ2。.产\

其中“石)=expI_等}

\2tr"/

LoG实际就是以V2ig(x,,,)】为卷积核,对原灰度图像进行卷积运算后提取的零交叉点为边缘点。

2.2Hough变换提取主要直线

利用Hough变换It目法提取直线是一种变换域提取直线的方法,它把直线上点的坐标变换到过点的直线的系数域,巧妙地利用了共线和直线相交的关系,使直线的提取问题转化为计数问题。Hough变换提取直线的主要优点是受直线中的间隙和噪声影响较小。

Hough变换法的原理如下:二维空间中任一直线都用其法线式表示成:茁-cos0+y?sin0"---p,式中P是直线到坐标系原点的距离,0是直线法线与茗轴的夹角(如图1)。于是,坐标平面xoy中的一条直线就和坐标平面8叩中的一点一一对应。坐标平面xoy中的一点就和坐标平面a叩中的一条直线一一对应。坐标平面xoy中的一条直线对应坐标平面oop中的一点,但是如果对这一点的曲线进行计数,结果会是比较分散。因此,用等间隔的小直网格将坐标平面oop划分,这个直网格对应一个计数阵列。凡是曲线经过小格,对应的计数阵列元素加l。

图1共线点对应的曲线相交于一点

先初始化计数阵列使其元素全为0,对于边缘检测出的每个边缘像素点(%Yi),以1。为步长,取0=00一179。,分别计算p--Xi?CO¥一啊-sin0并将P近似取整,将计数阵列元素(p,p)加1,并记录这个边缘像素点(≈,yi)。计数结束以后,设置阈值,计数阵列元素计数结果大予阈值的点认为其对应直线,记为l,结果小于阈值认为是短分枝,记为O。对于同一角度0,不同P值代表不同的直线,在此时的分辨率(1。)下,可以认为它们是平行的,称这些直线为角度0对应的直线组。在计数完成以后,统计每—个角度0值对应的存在直线的P值数目,即统计每—个角度0对应的直线组的直线数目。

2.3旋转角度的估计

在统计出图像边缘信息中不同角度0对应的直线数目以后,估计旋转角度。将待配准图顺时针旋转角度Ot后,以直线特征定义参考图和待配准图的相似性度量如下:

定义1将待配准图顺时针旋转角度凸!后,参考图和待配准图的相似性度量定义:

179。

鼯∑min(‰mh)(1)口=0。

式(1)中,E表示将待配准图顺时针旋转角度d时,参考图与待配准图的相似性度量。原来待配准图中角度0对应的直线在待配准图顺时针旋转角度a后,由角度髀a与之对应。/'t0表示参考图中角度口对应的直线数目,,,‰表示待配准图顺时针旋转角度a后,待配准图中角度0对应的直线数目,即原待配准图中角度日吨对应的直线数目。该式表示将待配准图顺时针旋转角度a后,两幅图像的相似性度量定义为:口=oo~1790方向1-参考图和待配准图共同存在的直线数目的总和。

计算a---0。一179。时,参考图和待配准图的相似性度量,取相似性度量最大时的角度a作为图像配准的旋转角度估计。这个旋转角度估计虽然不够精确,但是通过角度n,确立了两幅图像中直线组之间的对应关系。

2.4配准控制直线的选取

估计出了旋转角度Ot,也就确立了两幅图中直线组之间的对应关系,即参考图中角度0对应的直线组与待配准图中角度弘a对应的直线组相对应。选取两幅图像中直线数目之和最多的三对直线组,作为选取配准控制直线的直线组,并用最小二乘法拟合这些直线。得到这些直线方程后,也就准确得到了这些直线法线与省轴的夹角p(如图1)。

从这三对直线组(共六个直线组)中,各选取一条直线(三对直线),组成配准控制直线的一组解。计算这三对直线法线与髯轴夹角之差的均值和均方差。在所有解中选取三对直线法线与算轴夹角之差的均方差最小的一组解作为配准控制直线。2.5配准参数的确定

确定出的配准控制直线是参考图和待配准图中一一对应的直线边缘。取这三对直线在参考图像和待配准图像中所围三角形的形心的位移作为平移参数;取这三对直线法线与茹轴夹角之差的均值作为旋转角度参数(逆时针为正);将这两个三角形面积之比的平方根作为放缩比例参数,就实现了图像的配准。

3实验分析

为验证提出配准算法的有效性,使用几组参考图像和待配准图像进行了实验,并与Stamos提出的算法进行了对比,以下给出了其中的—个实例。参考图像大小为256x256,把参考图放大到原来的120%,逆时针旋转15。,截取大小为256x256的图像作为待配准图像。参考图像和待配准图像及其边缘检测结果如图2所示。

利用Stamos算法对图像进行配准,利用该算法配准时发现,在参考图像和待配准图像中,建筑物较矮屋顶处提取出多条斜率相近的直线,在直线匹配过程中发生直线配对错误,影

万方数据

甘进,王晓丹,赵杰,等:基于直线特征的图像配准算法2010。46(11)195

响配准结果。

利用提出的算法进行配准,配准控制直线和配准结果如图

3所示。计算出的配准参数如下:将待配准图像坐标点(210,

260)平移至参考图像坐标点(165,242);以待配准图坐标点

(210,260)为中心,旋转角度为逆时针旋转,相对误差为0.02%,

放缩比例为0.803,相对误差为3.62%。配准结果比较理想。

‘\、

(a)参考图(b)参考图边缘检测结果

(c)待配准图(d)待配准图边缘检测结果图2参考图,待配准图及其边缘检测结果

、\

(a)参考图配准控

制直线

.f__~~..

(b)待配准图配准(c)配准结果控制直线

图3配准控制直线爰配准结果

4结语

提出了一种利用图像边缘直线特征的图像配准算法。该算法首先利用LoG算子对参考图和待配准图像进行边缘检测,提取出边缘信息;然后利用Hough变换提取出边缘信息中的主要直线;最后在这些直线中选取出配准控制直线,计算配准参数,并对图像进行配准。该算法对平移、旋转、放缩变换效果较好,但对仿射变换不适用,还需进一步改进。

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基于直线特征的图像配准算法

作者:甘进, 王晓丹, 赵杰, 王霭龄

作者单位:甘进,王晓丹(空军工程大学导弹学院,西安,713800), 赵杰,王霭龄(空装贵阳局,贵阳,550000)

刊名:

计算机工程与应用

英文刊名:COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS

年,卷(期):2010,46(11)

被引用次数:0次

参考文献(12条)

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-光电子·激光2006,17(11)

针对存在平移、旋转和尺度关系的多传感器、多谱段遥感图像配准问题,提出了一种基于边缘特征提取和伪对数极坐标傅里叶变换(EPLPFFT)的频域配准技术.采用边缘检测等图像预处理技术,提取了图像的大部分共有显著特征,有效消除了图像间的灰度差异;利用伪对数极坐标离散傅里叶变换(DFT),改善了对数极坐标DFT的计算精度,从而可以通过对数极坐标频域配准技术配准经边缘提取后的特征图像.遥感图像的配准实验证实了这一方法的稳健性和配准精度.

10.期刊论文蒲全卫.齐乐华.李妙玲.李贺军.PU Quanwei.QI Lehua.LI Miaoling.LI Hejun C/C复合材料热解炭消

光角测量中图像配准算法-复合材料学报2009,26(4)

用偏振光显微镜旋转成像测量C/C复合材料热解炭消光角过程中,所采集的序列图像间经常出现目标偏移现象.针对该问题,提出了一种基于结构特征的图像配准算法.该算法采用圆边缘检测算子检测每幅图像中同一纤维圆截面的圆心,以圆心作为图像配准的匹配点,通过坐标变换实现图像配准.在热解炭消光角测量过程中的应用结果表明,该配准算法可以避免因目标偏移而造成的数据采集误差,保证消光角测量的准确实现.

本文链接:https://www.doczj.com/doc/e85651598.html,/Periodical_jsjgcyyy201011059.aspx

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下载时间:2010年8月8日

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