CN116309743B 一种基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法 （西安电子科技大学）

一种基于多尺度图像梯度和相位特征的异本发明公开了一种基于多尺度图像梯度和的Sobel算子获得基准图像的梯度幅值图；对梯图像构建相位一致性方向图和相位一致性结构据特征点信息和投影变换矩阵获取实时图像的本发明充分结合利用图像的梯度和相位一致性2S3：分别对所述基准图像和待配准的实时S4：利用基准图像和实时图像的相位一致性方S5：根据所述特征点信息和所述基准图像与所述实2.根据权利要求1所述的基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法，其特：3.根据权利要求1所述的基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法，其特S3.1：利用Log_Gabor滤波器获取基准图像和实时图像各个位置的像素点所对应的不3S3.3：利用Log_Gabor滤波器计算得到基准图像和实时图像整合多个尺度信息的相位4.根据权利要求3所述的基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法，其特soS3.14：利用所述尺度响应分量和所述角度响应分量获得基准图像在尺度和方向处的S3.15：利用所述振幅分量和所述相位分量获得基准图像中各像素点的相位一致性信05.根据权利要求4所述的基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法，其特46.根据权利要求3所述的基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法，其特7.根据权利要求4所述的基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法，其特8.根据权利要求1所述的基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准方法，其特中利用搜索窗口进行滑窗搜索，获得模板窗口i在感兴趣区域中与各搜索窗口之间的平均和C2分别表示基准图像模板窗口和实时图像搜索窗口的相位一致性描述符，xi(v)表示模板窗口i在感兴趣区域中与各搜索窗口之间的平均误差平方和5_1*6度信息的图像配准方法不能很好地适应异源遥感图像之间的几何灰度变化，配准精度低，得到了广泛的应用。目前常用的特征提取算法有尺度不变特征变换(Scale_Invariant7精度、低延时的要求。RIFT算法对非线性辐射畸变(nonlinearradiationdistortion，[0017]S7：采用快速抽样一致性算法剔除实时图像的特征点准确位置信息中的误匹配8：h1*f(x,y)。[0032]S3.1：利用Log_Gabor滤波器获取基[0034]S3.3：利用Log_Gabor滤波器计算9[0046]S3.14：利用所述尺度响应分量和所[0049]S3.15：利用所述振幅分量和所向的能量，n表示相位一致性垂直方向的能量，oso(θ)表示在方向θ上的角度响应分量，区域中利用搜索窗口进行滑窗搜索，获得模板窗口i在感兴趣区域中与各搜索窗口之间的和C2分别表示基准图像模板窗口和实时图像搜索窗口的相位一致性描述i(v)表示模板窗口i在感兴趣区域中与各搜索窗口之间的平均误差平用图像的梯度信息提取图像的特征信息，不受异源图像之间灰度变化和光照差异的影响，[0082]图1是本发明实施例提供的一种基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准[0083]图2是本发明实施例提供的一种基于多尺度图像梯度和相位特征的异源图像配准[0084]图3是利用本发明实施例的异源图像配准方法获得的可见光图像和SAR图像的配[0085]图4是利用本发明实施例的异源图像配准方法获得的可见光图像和红外图像的配[0086]图5是利用本发明实施例的异源图像配准方法获得的SAR图像和SAR图像的配准结预处理控制点可以人工选取或者由其他算法得到，利用预处理控制点实现几何变换粗校×3的方向模板(水平和垂直模板)与图像中每个点进行邻域卷积，这两个方向模板分别检h1*f(x,y)[0111]由于开平方和计算复杂度较高，因此本实施例采用绝对[0116]S3.1：利用Log_Gabor滤波器获取基位一致性理论的图像特征描述算法是一种频域特征描述方法，通过Log_Gabor滤波器获取原始基准图像和实时图像各个位置的像素点所对应的不同角度不同尺度下的相位一致性所述二维Log_Gabor函数进行傅里叶逆变换，得到二维Log_Gabor函数对应的空域滤波器，[0122]对于一幅图像通过奇偶对称小波进行卷积可得到其在不同角度和尺度上的响应[0136]S3.3：利用Log_Gabor滤波器计算向的能量，n表示相位一致性垂直方向的能量，oso(θ)表示在方向θ上的角度响应分量，一化，得到相位一致性特征描述符，克服SAR斑点噪声干扰和影像间非线性辐射差异的影[0145]在本实施例中，利用预处理控制点计算得到基准图像到实时图像的投影变换矩区域中利用搜索窗口进行滑窗搜索，获得模板窗口i在感兴趣区域中与各搜索窗口之间的[0150]本实施例采用平均误差平方和(MSD)方法进行相似性度量，具体公式定义如下所和C2分别表示基准图像模板窗口和实时图像搜索窗口的相位一致性描述i[0160]S7：采用快速抽样一致性算法剔除实时图像的特征点准确位置信息中的误匹配[0162]请一并参见图3至图5，图3是利用本发明实施例的异源图像配准方法获得的可见棋盘格拼接图。图4是利用本发明实施例的异源图像配准方法获得的可见光图像和红外图[0163]进一步地，对以上三幅图像采用RIFT算法和本发明实施成一个整合多个尺度信息的相位一致性方向图和一个整合多个方向信息的相位一致性结构图，然后构造相位一致性特征直方图，克服SAR斑点噪声干扰和影像间的非线性辐射差或者相位信息进行特征的检测和描述，而是充分结合利用图像的梯度和相位一致性信息，[0170]本发明的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介所述计算机程序用于执行上述实施例中所述基