第26卷第3期2006年6月 暨南大学学报(自然科学版) Journa l of Jinan Unive rsity (N atural Science ) Vol .27No .3 Jun.2006
[收稿日期] 5[基金项目] 广东省自然科学基金(65)资助课题[作者简介] 陈蔓丽(8),女,硕士研究生,研究方向光电图像处理
基于小波变换的多光谱图像和
全色图像配准算法
陈蔓丽, 陈木生, 狄红卫
(暨南大学光电工程研究所,广东广州510632)
[摘 要] 研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.
[关键词] 图像配准; 小波变换; 全色图像; 多光谱图像
[中图分类号] T N957.52 [文献标识码] A [文章编号] 1000-9965(2005)06-0382-04
A r eg istra t i on m e thod for m ulti -spectra l i m a ge and panchr o m a ti c
i m age ba sed o n wavelet tr an sform a t i on
CHEN Man 2li, CHEN Mu 2sheng, D I Hong 2wei
(Instit ute of Op t oe lec tron i c Engineering,J inan University,Guangzhou 510632,China)
[Abstra ct] A quick,accur ate and adaptive i m age registration m ethod applied t o large r ota tion angle f or m ulti -s pectr a l i m age and panchr om atic i m age is presented .I t extracts the cor ne r points of t wo i mages based on wavelet transf or m ati on firstly .T hen the m axi mum of c orr e lati on coefficient with the esti m ation of r otati on angle ba sed on region and triangle si m ilarity is devel oped .Finally,the iterative algorithm is used to get the op ti m al r egistr a 2ti on para m eters .Experi m ent results show that the m ethod can registe rm ulti -spectral i m 2age and panchr oma tic i m age effec tively and accurately .
[Key words] i m age registrati on; wavele t transfor m ati on; panchr om atic i m age;
m ulti -spectral i m age
空间遥感作为一种获取全球性综合信息的重要手段,其优势已日见明显.不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、波谱分辨率和时相分辨率.图像融合技术能够使不同形式的信息互相
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补充,获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识.图像配准是图像融合的基本环节,只有经过配准后的图像才能进行有效的融合.由于不同传感器或同一传感器在不同时间获得的图像往往会存在一些差异,如图像间存在相对平移、旋转、缩放甚至产生畸变,这对图像融合处理是非常不利的,会使图像融合结果包含较多的错误信息或产生较大的形变.为此,在融合之前,需对图像进行配准.此外,图像配准还广泛应用于遥感图像镶嵌、计算机视觉、运动估计、医用图像分析等领域[1].
图像配准研究的目标是找到快速、适应大角度旋转、缩放和平移等功能,抗噪能力强、能对不同传感器图像配准的自适应算法.图像配准的关键是参考图和配准图之间控制点对的选取和匹配,主要有基于灰度和基于图像特征的自动图像配准方法.近年来,利用小波变换实现图像的自动配准成为一个热点,主要因为利用小波变换实现图像自动配准具有精度高、速度快等优点.目前主要的图像配准算法通常只适用于小角度旋转的情况[2]
.针对这一问题,本文基于小波域提取图像的角点作为特征点,提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法自动地获取图像的特征匹配控制点对,再对匹配控制点对进行仿射变换,计算出图像的配准参数,并利用迭代算法进行优化,最后对图像进行插值实现图像的配准.实验结果表明,本文提出的算法能够准确地对低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行配准,并且适用于大角度旋转的情况.1 图像变换模型
在图像配准时,采取什么样的图像空间变换方法是配准技术中的主要问题之一.不管哪种配准方法都要建立自己的空间变换模型,空间变换模型的选取与图像的变形特性有关.利用不同传感器或同一传感器在不同时间对同一物体获取的图像,图像中主要特征点的相对位置是保持不变的,因而可用刚体模型采用仿射变换来描述.设U =(u x ,u y )t 是参考图f 1(x,y)中的
点,V =(v x ,v y )t 是配准图f 2(x,y )中的点,则U 、V 满足下式:
U =sRV +T (1)
其中,s 是缩放因子,R =
cos θ sin θcos θ-sin θ
是旋转矩阵,θ为两图像的旋转角度,T =(Δx,Δy)t 是两图像之间沿x 、y 方向的平移量,t 表示矩阵转置.由式(1)可看出,只要利用两个控制
点对就可求出s 、θ、T,即可对测试图进行配准.2 基于小波变换的图像配准原理
对高分辨率的全色图(配准图)和低分辨率的多光谱图(参考图)进行N 层小波分解,可得到一个低频分量和3N 个高频分量.首先,提取出两图像低频分量的特征点(如边缘点、角点),再根据配准原则(如相似度最大、标准偏差最小等)提取两图像的匹配控制点对.最后利用匹配控制点对计算出图像的配准参数.基于小波变换的匹配控制点选取的主要优点是提取的特征点对相关性高、噪声抑制能力强、计算量少,从而可以提高图像配准的精度[3,4]
.
利用小波变换进行图像配准实际上是将两幅图像的配准问题转化为小波分解后两幅图像近似分量的配准问题,它们之间满足一定的关系原来两幅图像配准时的缩放因子和旋转角度与两幅图像近似分量的缩放因子和旋转角度相等;如果原来两幅图像配准时的平移分量为383第3期陈蔓丽,等:基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法 :
(2Δx,2Δy ),则两幅近似分量图像配准时的平移量为(Δx,Δy )[5].
3 基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法的实现
本文提出一种小波域中基于特征点的图像配准算法,主要包括特征点提取、小波系数块搜索和配准控制点的选取.算法的具体实现步骤如下:
步骤1:配准图像(高分辨率全色图像)和参考图像(低分辨率多光谱图像)进行N 层分解,提取出低频部分的角点作为特征点[4-5]
.
步骤2:基于图像旋转角度估算,利用区域相似度最大,从待配准图中找出与参考图中某个角点最为匹配的点.
①带旋转角度估算的相似度计算:以参考图中的一个角点o 为中心,取出大小为3×3小波块bl ock1,计算block1的质心与中心点的夹角θ1,同理,在待配准图中以某个特征点o ′
为中心,取出大小为3×3小波块block2,计算block2的质心与中心点的夹角θ2,计算出两小波块相
对旋转角度θ相=θ2-θ1,再把bl ock2沿着顺时针方向旋转θ相,生成小波块bl
ock3,最后计算block1与bl ock3的相似度S M 1.
②重复①,计算小波块大小为5×5时的相似度S M 2.
③重复步骤①、②,求出特征点o 与配准图像中其它特征点的相似度S M 1、S M 2.
④在待配准图像的所有角点中搜索出与角点o 相匹配的特征点构成相匹配的控制点对.条件为:该特征点与角点o 处的相似度S M 1、S M 2的值都大于某个阈值(本文中选为0185),并且它们的相似度S M 1、S M 2在所有的特征点同时达到最大.
步骤3:重复步骤2,求出两图像中所有的控制点对MP ={U i ΖV i ,i =1,2,…,N },N 表示
两图像控制点对的个数,U i 、V i 分别表示参考图f 1(x,y )和配准图f 2(x,y )中的点.
步骤4:把图像看成刚体,图像中主要特征点的相对位置不发生变换.在所有的控制点对中找出3个控制点对{U 1ΖV 1,U 2ΖV 2,U 3ΖV 3},并且这3点所组成的三角形相似.本文利用3条对应边的比例尽可能相等来确定3个匹配控制点对.
步骤5:在3个控制点对中取出相似度最大的2个控制点对进行仿射变换,求出变换参数.
步骤6:利用迭代算法求出最优化的仿射变换参数,使得图像的标准偏差最小,并用插值实现图像的配准.4 实验结果及分析
本文基于MAT LAB 程序语言对高分辨全色图和低分辨率多光谱图进行了仿真实验.先将已配准的高分辨全光图进行旋转和缩放(对应为表1中旋转角、缩放倍数的真实值),生成待配准图.以低分辨率多光谱图为参考图,利用本文的配准算法对待配准图进行配准,计算它们的配准参数,并将计算所得到的参数(估计值)与实际的参数(真实值)进行比较(表1).图1中,(a )为参考图,(b )为待配准图,(c )是配准结果.表1给出了不同参数下的实验结果,可以看出,缩放系数的平均误差为136%,旋转系数的平均误差31%,并且适用于大角度旋转(5°)图像的配准把该方法应用于其它的多光谱图像与全色图像的配准也得到较好的效果由于本文对两幅图像配准后,利用剪切的方法提取出图像,因而未考虑图像的平移483暨南大学学报(自然科学版)
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表1 实验结果比较
缩放倍数旋转角/(°)真实值
估计值真实值与估计值误差/%真实值估计值真实值与估计值误差/%0.9000
0.91411.5668.00008.13011.62601.0000
0.98141.86015.000015.40022.66801.10001.07382.3824.00004.21215.3025
图1 实验结果
本文利用小波域中的特征点,基于图像旋转角度估算、区域最大相关系数、三角形相似等方法自动地获取图像的特征匹配控制点对,再对匹配控制点对进行仿射变换,计算出图像的配准参数.实验结果表明,本文提出的算法能够准确、自动地对两多光谱图像和全光图像进行配准,并且适用于大角度旋转图像的配准.
[参考文献]
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