基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法

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1、等基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法王阿妮，马彩文，晁长征。，刘爽～一_～e曼一～一．一O一一如～e一～g一～一C一～g～一～m～～一～一=¨～一～一茎．一一．～一(1．中国科学院西安光学精密机械研究所陕西西安710119；2．西安微电子技术研究所陕西西安710075)摘要：针对红外与可见光图像的配准问题，在传统的基于图像边缘相关匹配配准的基础上，提出一种改进的方法。该方法首先手动选取待配准图像与参考图像中包含同一目标的子图像；接着利用Canny算子提取子图像的边缘和予图像的边缘相关性，求取出子图像问的仿射变换模型参数；再进一步修正该参数，得到原

2、图像之间的仿射变换模型；然后对待配准图像进行仿射变换及双线性插值，从而实现图像配准。实验结果证明，该方法较之传统的利用图像边缘相关性的配准方法，提高了图像配准的速度，具有较高的实时性和应用价值。关键词：子图像；边缘检测；相关匹配；图像配准中图分类号：TP751．1文献标识码：A文章编号：1004—373X(2009)10—104—03Infrared——visualImageRegistrationBasedonEdgeCorrelationWANGAni，MACaiwen,CHAOChangzheng，LIUShuang(XianInstituteofOpticsandPrecisio

3、nMechanics，ChineseAcademyofScience，Xian，710119，China；2．XianInstituteofMicro—electronicsTechnology，Xian，710075，China)(2)对两幅图像中的特征进行匹配；0引言(3)选择变换模型，并从匹配特征对估计变换在融合检测与协同检测中，要综合利用各种成像传参数；感器的图像信息。然而，由于各种成像传感器的成像机(4)对待配准图像实行几何变换和灰度插值，完成理，以及拍摄角度、方位、时间及视场大小等的差异，致配准。使图像之间存在着旋转、缩放、平移等。所以，实现一幅文献[83基于图像的边缘特征实

4、现了红外与可见光或两幅图像的配准是融合检测与协同检测最基础的图像的配准，但是存在3个问题：初始阶段需要进行手步骤r1]。工选点，并粗略计算配准参数；在图像全局范围内进行图像配准就是将取自同一目标区域的两幅或多幅相关运算，运算速度慢，不具有实时性；提取整幅图像的影像在空间位置上最佳地套合起来。这些影像来自不边缘，不一定可以得到理想效果。同传感器，或者是由同一传感器在不同时相获取的]。1选取子图像并提取其边界图像配准的一般步骤是[5]：在此主要针对红外与可见光图像的自动配准问题，(1)从参考和待配准图像中提取共有的特征，如物提出了一种改进的基于边缘相关的图像配准算法，该方体的边缘、交叉点等；

5、法利用子图像的边缘特征，计算几何变换模型，实现了红外与可见光图像的自动配准。图1为算法流程图。收稿日期：2008一O8—181042009年第l0期总第297应图像之间有非线性变换时采用。而当图像获取系统各个光轴基本平行且目标距离较远时，忽略伴随的几何畸一可图见像光rl广—÷'1Ilr选阁图取像rl『I检边测缘广}—、1l相堪关侄rlI广l竺竺：．兰!!竺变，可以认为图像间只有二维平移、旋转和比例变化，图像间的变换关系可以由一个仿射模型来描述。其定图1算法流程图义如式(1)所示。在图像中，选取其子图像，在子图像上进行各种运算。由于图像较小，可以减少运算次数及复杂度，加快-sin㈤运算速度

6、。对于同一场景拍摄的红外与可见光图像进(a秆[㈩行配准时，若取相同目标及其邻域所在的子图像，其旋式中：s为缩放比例；a为旋转角度；位，Ay分别为z方向转、缩放的几何变换模型参数与原图像相同。因而可以和方向的平移因子。在进行边界相关匹配前，首先初始在子图像上进行运算，求出这两个参数。这里手动选取化参数a，s，△r以及Ay。相关匹配时首先假设，Ay初子图像，考虑需要得到其边缘特征以及后续的参数修始值正确，按照一定的步长变化参数a和s，对待配准图正，遵循规则为：参考图像与待配准图像的子图像应包r●●●●L像的子图像进行仿射变换，并将变换后的图像与参考图含场景中相同的目标；形状为矩形；具有良好的

7、边缘，，像的子图像公共部分进行相关运算，将相关运算结果最特征。]●●●J一大时的n和s作为最佳参数；再设a和s为最佳值，并保持提取图像边缘特征的方法很多—，．有．．S．LSobel，Prewitt，CS不变，变化z3zc和Ay，利用相同方法求出其最佳值。最终Roberts，LoG以及Canny等算法。其中，Sobel，Ro—，，m得到最佳仿射变换模型参数a，s，和Ay。berts，Prewitt都为局域窗口梯度算口子n，对噪声比较敏