始图像的图像信息，通过所 述互相关度量模型，确定坐标变换矩阵，包括：的最小值，确定所述坐标变换矩阵，其中，(xp，yp)T，wp = (up，vp)T，H表示所述坐标变换矩阵，且H满足[up，vp，1]T = [xp，yp，1]T(H-I)，I表示单位矩阵，P表示所述第一图像中像素点在所述坐标系中的坐标，xp表示P的横坐 标，yp表示P的纵坐标，Wp表示所述第二坐标偏移量，Up表示Wp的横坐标，Vp表示Wp的纵 坐标，Ilip表示所述第一图像的以P为中心的图像块内，各像素点的像素值组成的一维列向 量，VZ1,,表示所述图像块内，各像素点的像素值梯度组成的一维列向量，Γ1ιΡ表示所述图 像块内，各像素点的像素均值组成的一维列向量，VA.,表示所述图像块内，各像素点的像素 值梯度的均值组成的一维列向量，I3ip表示所述第三图像的以P+Wp为中心的图像块内，各像 素点的像素值组成的一维列向量，表示所述以P+Wp为中心的图像块内，各像素点的像 素值梯度组成的一维列向量，r3,p表示所述以P+Wp为中心的图像块内，各像素点的像素 均值组成的一维列向量，Wif,表示所述以P+Wp为中心的图像块内，各像素点的像素值梯度 的均值组成的一维列向量，β和τ为常数，β用于控制函数p(X)的形状，τSE2 (p，wp) 中姆…项的权重。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述坐标变换矩阵，确定第二坐标 偏移量，包括： 根据公式[up，V1]T = [Xp，5VIf(H-I)，确定所述第二坐标偏移量。5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二坐标偏移量和所述第三 图像中像素点的像素值，得到所述第二图像，包括： 根据公式I2(P) =I3(p+wp)，得到所述第二图像，其中，Ι2(ρ)表示所述第二图像在ρ的 像素值，I3(P+wp)表示所述第三图像中在p+wp的像素值。6. 如权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述两个图像的图像 信息，通过互相关度量模型，确定第一坐标偏移量，包括 ： 根据公式7确定所述第一 坐标偏移量，其中，P表示所述第一图像的像素点在所 述坐标系中的坐标,Xp表示P的横坐标,yp表示P的纵坐标,w'p表示所述第一坐标偏移量，u'p表示w'ρ的横坐标，ν'p表示w'ρ的纵坐标，Ilip表示所述第一图像的以ρ为中心的图像 块内，各像素点的像素值组成的一维列向量，叫，表示所述图像块内，各像素点的像素值梯 度组成的一维列向量，Γ1ιΡ表示所述图像块内，各像素点的像素均值组成的一维列向量， 表示所述图像块内，各像素点的像素值梯度的均值组成的一维列向量，I2,p表示所述第 二图像的以P+w'p为中心的图像块内，各像素点的像素值组成的一维列向量，表示所 述以P+w'p为中心的图像块内，各像素点的像素值梯度组成的一维列向量，Γ2,p表示所述以 P+w'p为中心的图像块内，各像素点的像素均值组成的一维列向量，表示所述以p+w'p 为中心的图像块内，各像素点的像素值梯度的均值组成的一维列向量，λρβ、入2和τ为 常数，λ1和λ2*Ε3(w'p)中第二项和第三项的权重，β用于控制函数P(X)的形状，τ为 已2(口，界，|5)中/)(卜-|(1\,(^'^,)|项的权重，叭?）表示所述第一图像中像素点？的相邻像素点 组成的集合，q表示所述集合中的任意像素点，Wq表示q与q在所述第二图像中的待对齐像 素点之间的坐标偏移量，ε为常数。7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述互相关度量模型为：P表示所述第一图像的像素点 在所述坐标系中的坐标，Xp表示P的横坐标，yp表示P的纵坐标，'表示所述第一坐标偏移 量，Up表示Wp的横坐标，Vp表示Wp的纵坐标，Ilip表示所述第一图像的以P为中心的图像块 内，各像素点的像素值组成的一维列向量，所述图像块内，各像素点的像素值梯度组成 的一维列向量，Γu表示所述图像块内，各像素点的像素均值组成的一维列向量，Wii,表 示所述图像块内，各像素点的像素值梯度的均值组成的一维列向量，I2,p表示所述第二图像 的以P+Wp为中心的图像块内，各像素点的像素值组成的一维列向量，表示所述以P+Wp 为中心的图像块内，各像素点的像素值梯度组成的一维列向量，Γ2,p表示所述以P+Wp为中 心的图像块内，各像素点的像素均值组成的一维列向量，K、;、表示所述以P+Wp为中心的图 像块内，各像素点的像素值梯度的均值组成的一维列向量，β为权重，用于控制函数P(X) 的形状。8. -种对齐图像的装置，其特征在于，包括： 第一获取单元，用于获取待对齐的两个图像的图像信息，其中，第一图像的图像信息包 括所述第一图像中像素点在选取的坐标系中的坐标，所述第一图像中像素点的像素值，以 及所述第一图像中像素点的像素值梯度，第二图像的图像信息包括：所述第二图像中像素 点的像素值，以及所述第二图像中像素点的像素值梯度，其中，所述两个图像均位于所述坐 标系中； 第一确定单元，用于根据所述两个图像的图像信息，通过互相关度量模型，确定第一坐 标偏移量，所述第一坐标偏移量用于指示所述两个图像间待对齐的像素点在所述坐标系中 的位置偏差； 对齐单元，用于根据所述第一图像中像素点在所述坐标系中的坐标和所述第一坐标偏 移量，对齐所述两个图像。9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 第二获取单元，用于获取第三图像的图像信息，所述第三图像的图像信息包括：所述第 三图像中像素点的像素值，以及所述第三图像中像素点的像素值梯度，其中，所述第三图像 位于所述坐标系中，且所述第一图像和所述第三图像为待对齐的初始图像； 第二确定单元，用于根据所述初始图像的图像信息，通过所述互相关度量模型，确定坐 标变换矩阵，所述坐标变换矩阵用于指示所述初始图像间待对齐的像素点在所述坐标系中 的空间位置关系； 第三确定单元，用于根据所述坐标变换矩阵，确定第二坐标偏移量，所述第二坐标偏移 量用于指示所述初始图像间的待对齐的像素点在所述坐标系中的位置偏差； 第四确定单元，用于根据所述第二坐标偏移量和所述第三图像中像素点的像素值，得 到所述第二图像。10. 如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元具体用于通过计算的最小值，确定所述坐标变换矩阵，其中，(xp，yp)T，wp = (up，vp)T，H表示所述坐标变换矩阵，且H满足[up，vp，1]T = [xp，yp，1]T(H-I)，I表示单位矩阵，P表示所述第一图像中像素点在所述坐标系中的坐标，xp表示P的横坐 标，yp表示P的纵坐标，Wp表示所述第二坐标偏移量，Up表示Wp的横坐标，Vp表示Wp的纵 坐标，Ilip表示所述第一图像的以P为中心的图像块内，各像素点的像素值组成的一维列向 量，表示所述图像块内，各像素点的像素值梯度组成的一维列向量，Γlp表示所述图 像块内，各像素点的像素均值组成的一维列向量，,表示所述图像块内，各像素点的像素 值梯度的均值组成的一维列向量，I3,p表示所述第三图像的以P+Wp为中心的图像块内，各像 素点的像素值组成的一维列向量，表示所述以P+Wp为中心的图像块内，各像素点的像 素值梯度组成的一维列向量，r3,p表示所述以P+Wp为中心的图像块内，各像素点的像素 均值组成的一维列向量，Vgsji表示所述以P+Wp为中心的图像块内，各像素点的像素值梯度 的均值组成的一维列向量，β和T为常数，β用于控制函数P(X)的形状，τ为E2 (p，Wp) 中ρ(1 - |φν? (爲Μ0|项的权重。11. 如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第三确定单元具体用于根据公式 [up,vp, 1]T = [xp,yp, 1]T(H-I)，确定所述第二坐标偏移量。12. 如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第四确定单元具体用于根据公 式I2(P) =I3(p+wp)，得到所述第二图像，其中，I2(P)表示所述第二图像在P的像素值， I；5(P+Wp)表示所述第三图像在P+Wp的像素值。13. 如权利要求8-12中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元具体用于表示所述第一图像的像素点在所述坐标系中的坐标，Xp表示P的横坐标，yp表示P的纵坐 标，W'p表示所述第一坐标偏移量，u'p表示w'P的横坐标，ν'p表示w'P的纵坐标，Ilip表示 所述第一图像的以P为中心的图像块内，各像素点的像素值组成的一维列向量，v/k表示 所述图像块内，各像素点的像素值梯度组成的一维列向量，ΓU表示所述图像块内，各像 素点的像素均值组成的一维列向量，表示所述图像块内，各像素点的像素值梯度的均 值组成的一维列向量，I2,p表示所述第二图像的以P+W'p为中心的图像块内，各像素点的像 素值组成的一维列向量，V/~表示所述以P+w'p为中心的图像块内，各像素点的像素值梯 度组成的一维列向量，I'2,p表示所述以P+w'p为中心的图像块内，各像素点的像素均值组成 的一维列向量，:表示所述以p+w'p为中心的图像块内，各像素点的像素值梯度的均值 组成的一维列向量，λ:、β、λ2和τ为常数，λi和λ2为E3(w' p)中第二项和第三项的权 重，β用于控制函数P(X)的形状，τSE2(p，w'p)中P(卜项的权重，N(p)表 示所述第一图像中像素点P的相邻像素点组成的集合，q表示所述集合中的任意像素点，Wq 表示q与q在所述第二图像中的待对齐像素点之间的坐标偏移量，ε为常数。14.如权利要求8-13中任一项所述的装置，其特征在于，所述互相关度量模型为：素点在所述坐标系中的坐标，Xp表示P的横坐标，yp表示P的纵坐标，Wp表示所述第一坐标 偏移量，Up表示Wp的横坐标，Vp表示Wp的纵坐标，Ilip表示所述第一图像的以P为中心的 图像块内，各像素点的像素值组成的一维列向量，所述图像块内，各像素点的像素值梯 度组成的一维列向量，Γ1ιΡ表示所述图像块内，各像素点的像素均值组成的一维列向量， ▽/;、,,表示所述图像块内，各像素点的像素值梯度的均值组成的一维列向量，I2,。表示所述 第二图像的以P+wp为中心的图像块内，各像素点的像素值组成的一维列向量，V/κ.表示所 述以P+wp为中心的图像块内，各像素点的像素值梯度组成的一维列向量，Γ2,ρ表示所述以 P+wp为中心的图像块内，各像素点的像素均值组成的一维列向量，V/\.表示所述以P+Wp为 中心的图像块内，各像素点的像素值梯度的均值组成的一维列向量，β为权重，用于控制函 数P (X)的形状。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种对齐图像的方法和装置，该方法包括：获取待对齐的两个图像的图像信息；根据该两个图像的图像信息，通过互相关度量模型，确定第一坐标偏移量，该第一坐标偏移量用于指示该两个图像间待对齐的像素点在该坐标系中的位置偏差；根据该第一图像中像素点在该坐标系中的坐标和该第一坐标偏移量，对齐该两个图像。本发明实施例中引入了互相关度量模型，由于互相关度量模型同时考虑图像间颜色的互相关和梯度的互相关，与现有的基于SIFT特征点的图像对齐技术，更适合多模态多光谱图像间的对齐，提高了图像对齐的准确性。
【IPC分类】G06T3/00
【公开号】CN105389774
【申请号】CN201410452309
【发明人】沈小勇, 贾佳亚, 洪国伟
【申请人】华为技术有限公司
【公开日】2016年3月9日
【申请日】2014年9月5日
【公告号】WO2016033967A1