探测器拼接实时图像配准的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及光电图像处理技术领域，具体涉及一种探测器拼接实时图像配准方 法，还可用于微扫描成像运动参数估计、计算机视觉与模式识别和视频监控目标跟踪等技 术领域。
【背景技术】
[0002] 图像配准是对同一场景下的两幅及两幅以上图像重叠区域进行最佳匹配的过程， 其核心问题是如何保证配准的速度、精准度和稳定性。
[0003] 目前，图像配准方法根据从图像中提取的可用配准对象的不同大致分为两类：基 于灰度信息的配准方法和基于特征信息的配准方法。基于灰度信息的配准方法容易受图像 噪声、光照强度和重叠区域大小的影响，在实际工程应用中限定了该方法的使用范围。基于 特征信息的配准方法，能对旋转、尺度缩放、光照变化、仿射变换、视角变化等因素保持一定 的不变性，而且对物体运动、遮挡、噪声等因素也保持了较好的可匹配性，但是配准过程计 算过程复杂度极高并且非常耗时。针对多传感器阵列拼接成像，上述方法都难以满足工程 应用对图像配准实时性的要求。因此，实时性好的图像配准方法逐渐成为信息光学与计算 机视觉领域的一个重要研究方向。
【发明内容】
[0004] 本发明为解决现有图像配准方法存在易受图像噪声、光照强度和重叠区域等影 响，同时存在配准过程复杂等问题，提供一种探测器拼接实时图像配准的方法。
[0005] 步骤一、探测器拼接重叠区域标定；采用探测器空间位置标定装置对相邻探测器 拼接重叠区域进行标定；
[0006] 步骤二、图像特征检测与提取；输入基准图像和待配准图像，对输入的基准图像进 行畸变校正预处理，采用基于并行计算架构的快速鲁棒特征方法检测并提取探测器拼接成 像重叠区域的特征点；
[0007] 步骤三、图像特征点匹配；根据步骤二中提取重叠区域的特征点，运用基本线性代 数运算子程序加速基于随机KD-Tree索引的近似最近邻搜索算法，获取基准图像和待配准 图像的初始匹配点对；
[0008] 步骤四、确定配准变换模型；根据步骤一中相邻探测器拼接重叠区域标定的结果， 确定步骤三中基准图像和待配准图像配准变换的矩阵模型；
[0009] 步骤五、矩阵模型参数估计，对步骤四中确定的矩阵模型采用基于全局优化的并 行渐近式抽样一致性算法，完成配准变换模型的参数估计；
[0010] 步骤六、配准图像空间几何变换；采用步骤五中的参数估计值对待配准图像进行 空间几何变换，获得配准变换后的图像。
[0011] 本发明的有益效果：本发明所述的探测器拼接实时图像配准方法，实时性更好、精 准度更高和鲁棒性更强的图像配准结果。
[0012] -、本发明采用图像配准的探测器空间位置标定装置。首先，通过标定结果计算拼 接成像重叠区域，缩小了图像配准特征检测提取范围，提高了特征检测效率，并为下一步特 征匹配提供了优质样本集，能够有效地避免误匹配现象的发生；其次，通过标定结果有针对 性选取配准变换所采用的矩阵变换模型，从而确定模型中参数个数，提高了模型参数估计 效率。
[0013] 二、本发明提出了基于统一计算设备架构（CUDA)与先验信息相结合的自适应图 像配准并行加速方法。首先，采用基于CUDA的快速鲁棒特征（SURF)方法检测提取重叠 区域图像的候选特征点集。然后，运用基本线性代数运算子程序（CUBLAS)加速基于随机 KD-Tree索引的近似最近邻搜索（ANN)算法，用于获取初始匹配点对。最后，提出一种基于 全局优化的并行渐近式抽样一致性（PROSAC)算法，用于剔除误匹配点对和空间变换矩阵 的参数估计，得到配准图像的空间几何变换关系。从而能够获得实时性更好、精准度更高和 鲁棒性更强的图像配准结果。
【附图说明】
[0014] 图1为本发明所述的探测器拼接实时图像配准的方法中探测器拼接空间排布示 意图；
[0015] 图2为本发明所述的探测器拼接实时图像配准的方法中明探测器空间位置标定 装置示意图；
[0016] 图3为本发明所述的探测器拼接实时图像配准的方法中探测器空间位置标定方 法的原理示意图；
[0017] 图4为本发明所述的探测器拼接实时图像配准的方法的流程图；
[0018] 图5为采用本发明所述的探测器拼接实时图像配准的方法实拍1024X768基准图 像效果图；
[0019] 图6为采用本发明所述的探测器拼接实时图像配准的方法实拍1024X768待配准 图像的效果图；
[0020] 图7为采用本发明所述的探测器拼接实时图像配准的方法配准后的图像效果图。
【具体实施方式】
【具体实施方式】 [0021] 一、结合图1至图7说明本实施方式，探测器拼接实时图像配准方 法，该方法由以下步骤实现：
[0022] 步骤一、探测器拼接重叠区域标定，采用基于电子经炜仪的角度补偿原理，构建探 测器空间位置标定装置，用于完成相邻探测器拼接重叠区域的精确标定；
[0023] 步骤二、图像特征检测与提取。输入基准图像I1和待配准图像I2，完成对输入图 像畸变校正预处理，采用基于CUDA的快速鲁棒特征（SURF)方法检测并提取两幅图像重叠 区域的特征点。
[0024] 步骤三、图像特征点匹配。运用基本线性代数运算子程序（CUBLAS)加速基于随机 KD-Tree索引的近似最近邻搜索（ANN)算法，用于获取两幅图像的初始匹配点对。
[0025] 步骤四、确定配准变换模型。依据相邻探测器拼接空间位置的标定计算结果，采用 了二维投影变换矩阵作为空间变换模型，配准变换矩阵M模型如下：
[0029] 步骤五、矩阵模型参数估计。提出基于全局优化的并行渐近式抽样一致性 (PROSAC)算法，用于完成配准变换模型的参数估计。
[0030] 步骤六、配准图像空间几何变换。利用步骤五中的参数估计值完成待配准图像I2 的空间几何变换，并输出配准变换后的图像13。
[0031] 本实施方式选取一种多探测器曲面拼接成像系统，该系统通过多组探测器阵列与 各自光轴不同方向的错位安装，形成多组错开互补的网状图像，通过图像拼接配准获取无 缝大视场图像。其中，探测器阵列拼接排布如图1所示，水平棱线a上探测器规则排布，相 邻微相机光轴之间的夹角为7°，其余位置探测器排布无严格规律性。
[0032] 结合图2,本实施方式步骤一中所述的探测器空间位置标定装置，主要包括由改造 式发光经炜仪1、水平导轨2、竖直导轨3和直角固定块5组成的二维平移台、载物台4和 伺服控制器组成，为保证装置的标定精度，需要更换经炜仪分划板，同时通过正倒镜方法将 分划板十字丝调至与视轴对准，并在经炜仪基座增加三个螺纹孔，通过配套螺栓将经炜仪1 固定于载物台4面，用直角固定块5保证标定过程中水平导轨2和竖直导轨3的垂直度，伺 服控制器用于驱动水平导轨2和竖直导轨3的位移和经炜仪转动。
[0033] 具体标定过程为：以多探测器支撑穹顶曲面中心处探测器作为零位基准，建立如 图2左上角所示的直角坐标系。其中，水平导轨2和竖直导轨3的轴线分别记作X轴和Y 轴，基准探测器法线方向为Z轴，水平导轨位移为X，竖直导轨位移为y，经炜仪水平方向转 角0X，垂直方向转角0y，顺时针旋转为正。经炜仪发出带有十字丝图案的无穷远目标，通 过求解运动位移方程，控制二维平移台和经炜仪运动到指定探测器的标定位置，完成各探 测器空间位置的初步标定。
[0034] 根据图1所示的多探测器曲面拼接排布，首先标定位于水平棱线a上的探测器，此 时只有X轴方向位移X和水平方向转角0y的变化，而且相邻微相机光轴之间的夹角为7°， 此时标定二维平移台的运动位移记作（x，y，0X，9y)，有：
[0036] 其中，s为穹顶曲面中心到经炜仪转轴中心的距离，n为棱线a上探测器序号。
[0037] 参照图1，然后标定其余探测器空间位置，具体方法如图3所示。数字编号表示平 台从〇'位置开始工作，箭头指向为经炜仪的出射主光线