0037] Laplacian算子是一种二阶导数算子，对1个连续函数f (X，y)，它在位置（X，y)的 Laplacian值定义如下：
[0042] 以上近似式是以[i，j + Ι]为中心的，用j-Ι替换得： CN 105118050 A 说明书 4/5 页
[0045] 在数字图像的处理程序中，计算函数的Laplacian值也可借助各种模板实现。对 模板的基本要求是对应中心象素的系数应是正的，而对应中心邻近象素的系数应是负的， 且它们的和应该是零。常用的二种Laplacian算子模板如图1所示。
[0046] Laplacian算子是一种二阶导数算子，所以对图像中的噪声相当敏感。另外它常产 生双像素宽的边缘，且也不能提供边缘方向的信息。由于以上原因，Laplacian算子很少直 接用于检测边缘，而主要用于已知边缘像素后确定该像素是在图像的暗区或明区一边。
[0047] 对于Laplacian算子，经过二次微分后，所提取的边界像素已经不在原来的边 界上。由于二次微分算子没有方向性，对定位失真也无法进行修正。因此，定位失真是 Laplacian算子存在的问题。
[0048] 本发明的图像配准首先采用LOG滤波器进行边缘提取。
[0049] 在图像边缘提取各种方法中，由于灰度的较大变化总是对应于较大的一些导数， 所以最早提出的边缘检测算子是梯度算子和Laplacian算子。梯度方法运算简单，软件实 现方便，但它在边界附近的区域内产生较宽的响应，所得的结果常常需要加以细化，这不仅 影响了边界的定位精度，而且会影响边界的质量，而Laplacian算子是高频敏感的，所以受 高频噪声的影响较大。为了有效地抑制高频噪声的影响，一种改进方法是对图像先进行适 当的平滑，以抑制噪声，然后再进行求微，即LOG滤波器边缘检测。
[0050] 对于二维图像信号，先用下述的Gauss函数来进行平滑：
[0052] G(x，y，〇)是一个圆对称函数，其平滑的作用可通过〇来控制，由于对图像进 行线性平滑，在数学上是进行卷积，令g(x，y)为平滑后的图像，得到：g(x，y) =G(X，y， σ )*f (X，y)，其中f (X，y)是平滑前的图像。
[0053] 由于边缘点是图像中灰度值变化剧烈的地方，这种图像强度的突变将在一阶导数 中产生一个峰，或等价于二阶导数中产生一个零交叉点，而沿梯度方向的二阶导数是非线 性的，计算较为复杂，所以用Laplacian算子来替代，即用：
[0055] 的零交叉点作为边缘点，式中V2C为LOG滤波器。
[0057] 上式就是LOG边缘检测算子。LOG算子为墨西哥草帽形，是对视网膜神经节感受野 空间组织的近似，可看作由一个兴奋中心区和一个抑制性周边区组成，通常以62 σ Χ62σ 大小的模板形式出现，σ取不同的值时，则可用算子检测不同尺度下的图像边缘。通常，我 们取σ彡1。
[0058] LOG滤波器的特点：该滤波器中的Gauss函数部分G能把图像变模糊，有效地消除 一切尺度远小于Gauss分布空间常数σ的图像强度变化。之所以选择Gauss函数来模糊 图像是因为它在空域和频域内部都是平滑的、定域的，因此引入任何在原始图像中未曾出 现过的变化的可能性最小。
[0059] 在完成图像的边缘提取之后即可以根据特征点进行图像变换，从而实现配准。将 一幅图像与另一幅图像对准，常需对一幅图像进行一系列的变换。
[0060] 各幅图像之间主要存在旋转差异和平移差异，但放大倍数差异很小，故选用以下 方法进行配准变换，变换公式如下：
[0062] 式中：(X，y)是第一幅图像即基准图像的点，经变换后对应第二幅图像中的（X'， 太），而k、Θ及Δχ和Ay分别是第一幅图与第二幅图的比例因子、旋转因子和坐标平移 量；这些参数由具体操作获取。
[0063] 本发明提供的八通道成像多光谱图像配准方法针对8通道成像光谱仪具有通道 数目较少、处理时间不受限制等因素，采用一种操作干预提取图像特征点进行匹配的方法， 能够得到很好的配准合成图。
[0064] 可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发 明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保 护范围。
【主权项】
1. 一种八通道成像多光谱图像配准方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一、多光谱图像边缘检测和提取； 步骤二、多光谱图像配准变换。2. -种八通道成像多光谱图像配准方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一、多光谱图像边缘检测和提取，采用LOG滤波器进行边缘检测，对图像先进行适 当的平滑，以抑制噪声，然后再进行求微，在Laplacian算子的基础上增加了Gauss变换而 实现的LOG算子，对于二维图像信号，先用下述的Gauss函数来进行平滑：G(x，y，〇)是一个圆对称函数，其平滑的作用可通过〇来控制，由于对图像进行线性 平滑，在数学上是进行卷积，令g(x，y)为平滑后的图像，得到： g(x,y) =G(x,y, 〇)*f(x,y) 其中f(x，y)是平滑前的图像， 由于边缘点是图像中灰度值变化剧烈的地方，这种图像强度的突变将在一阶导数中产 生一个峰，或等价于二阶导数中产生一个零交叉点，而沿梯度方向的二阶导数是非线性的， 计算较为复杂，所以用Laplacian算子来替代，即用：的零交叉点作为边缘点，式中fV2G.为LOG滤波器， 取〇彡1 ;步骤二、多光谱图像配准变换，变换公式为式中：(x，y)是第一幅图像即基准图像的点，经变换后对应第二幅图像中的（x'， 太），而k、0及AX和Ay分别是第一幅图与第二幅图的比例因子、旋转因子和坐标平移 量。3. 如权利要求2所述的八通道成像多光谱图像配准方法，其特征在于：所述LOG算子 借助模板来实现，米用如表中所;^的5X5植板 〇
【专利摘要】本发明公开了一种八通道成像多光谱图像配准方法，包括以下步骤：步骤一、多光谱图像边缘检测和提取；步骤二、多光谱图像配准变换。本发明提供的八通道成像多光谱图像配准方法针对8通道成像光谱仪具有通道数目较少、处理时间不受限制等因素，采用一种操作干预提取图像特征点进行匹配的方法，能够得到很好的配准合成图。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105118050
【申请号】CN201510452381
【发明人】黄琴
【申请人】宁波高新区宁源科技服务有限公司
【公开日】2015年12月2日
【申请日】2015年7月24日