本发明涉及一种图像配准，具体涉及基于harris角点的图像配准方法。
背景技术：
harris角点算法具有良好的角点检测功能，在图像配准中得到广泛的应用。但是，预先选定的配准图像并不一定满足harris角点的一致性要求，因此需要引入harris角点作为配准图的选择，以此选出最优的配准图，提高图像配准的准确度。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是harris角点与图像配准方法的优化使用，目的在于提供基于harris角点的图像配准方法，解决上述问题。
基于harris角点的图像配准方法，包括harris角点算法以及图像配准流程，还包括以下步骤：
将源图像与配准图像进行相同的预处理，利用基本统计特征，进行初步的图像旋转、平移、尺度变换，去除多余的噪声；
利用harris角点算法将源图像与配准图像进行harris角点检测，记录角点坐标；
以角点为质心，以图像分辨率的1/10-1/5设定配准区域；
依据交换信息量矩阵，计算源图像与配准图像配准区域的相关系数；
利用相关系数，判断源图像与配准图像的匹配程度，判断是否更换配准图像，若相关系数大于0.8，则采用当前配准图像作为源图像的最终配准图像；
进入图像配准流程。
进一步地，所述harris角点还可以替换或增加图像边缘点、其他角点、交叉点。
进一步地，所述基本统计特征，包括亮度、重心、灰度直方图。
进一步地，所述预处理包括形态学处理、中值滤波、直方图均衡化。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明基于harris角点的图像配准方法，能够有效提高现有harris角点应用于图像配准时的配准精度；
2、本发明基于harris角点的图像配准方法，能够优化harris角点的配准功能。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
本发明基于harris角点的图像配准方法，包括harris角点算法以及图像配准流程，还包括以下步骤：
将源图像与配准图像进行相同的预处理，利用基本统计特征，进行初步的图像旋转、平移、尺度变换，去除多余的噪声；
利用harris角点算法将源图像与配准图像进行harris角点检测，记录角点坐标；
以角点为质心，以图像分辨率的1/10-1/5设定配准区域；
依据交换信息量矩阵，计算源图像与配准图像配准区域的相关系数；
利用相关系数，判断源图像与配准图像的匹配程度，判断是否更换配准图像，若相关系数大于0.8，则采用当前配准图像作为源图像的最终配准图像；
进入图像配准流程。
所述harris角点还可以替换或增加图像边缘点、其他角点、交叉点。
所述基本统计特征，包括亮度、重心、灰度直方图。
所述预处理包括形态学处理、中值滤波、直方图均衡化。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。