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      基于Fourier-Mellin變換的紅外圖像配準

      2011-09-04 06:08:50高炳像
      關鍵詞:極坐標傅里葉對數(shù)

      高炳像,劉 俊

      (杭州電子科技大學信息與控制研究所,浙江杭州310018)

      0 引言

      目前國內外對圖像配準的研究主要集中在3個方面:特征空間、搜索策略、相似性度量。根據(jù)這3個基本要素選擇的不同,圖像配準的方法分為3個大類:基于圖像灰度信息的方法,如模板匹配法[1];基于變換域的方法,如基于傅里葉變換的方法[2];基于圖像特征的方法,如邊緣、角點方法[3]。本文算法基于相位相關法[4]提出,只要配準的兩幅圖像中具有一個相同信息的小區(qū)域,該算法就可以實現(xiàn)配準。

      1 基于Fourier-Mellin變換的圖像配準原理

      1.1 傅里葉變換的平移特性

      如果圖像f2(x,y)是圖像 f1(x,y)經(jīng)平移(x0,y0)后的圖像,即:

      對應的傅里葉變換F1和F2的關系為:

      且對應頻域中兩個圖像的互能量譜為:

      通過對互能量譜進行傅里葉反變換,就可以得到一個單位脈沖函數(shù)δ(x-x0,y-y0),該函數(shù)在偏移位置有明顯的尖銳峰值,據(jù)此特性就能找到兩圖像的相對平移量x0和y0。對式3進行傅里葉反變換產(chǎn)生一系列脈沖峰值,其中最大峰值對應的位置就是相對平移量。

      1.2 基于Fourier-Mellin變換的配準方法

      假設兩幅需要配準的圖像為s(x,y)和r(x,y),其中s(x,y)是r(x,y)經(jīng)過平移、旋轉和一致尺度縮放(即兩個方向上的尺度變換因子相等)變換后的圖像,即:

      對應的傅里葉變換S(u,v)和R(u,v)之間滿足:

      式中,|·|表示頻譜幅度,僅與旋轉角度α和縮放因子σ有關,而與平移量x0和y0無關,因此,相似變換的參數(shù)可以分兩步求得。

      (1)利用相位相關法估計旋轉角度和縮放因子[5]:

      式中,rp和 sp分別是圖像r(x,y)和s(x,y)在極坐標系(θ,ρ)中的幅度譜,容易得出:

      令 λ =logρ,μ =logσ,式8轉化為:

      式9稱為Fourier-Mellin變換,按照前面提到的相位相關法可以求得α、μ以及σ。

      (2)利用相位相關法估計平移參數(shù)[6]

      根據(jù)求得的α和σ,對原圖像進行縮放和旋轉校正,再利用相位相關技術求得平移量。

      2 實驗結果

      根據(jù)所提出的圖像配準算法,用MATLAB進行仿真實驗,實驗結果如下:如圖1所示利用相位相關法估計平移參數(shù),圖1(a)為原圖像,圖1(b)為圖1(a)平移(25,25)后得到的圖像,圖1(c)為兩圖像的互能量譜圖,圖1(d)為該互能量譜傅里葉反變換的三維顯示圖,從圖1(d)可看出存在明顯的峰值,正好對應于坐標(25,25)處,所以利用相位相關法可以比較精確地算出平移參數(shù)。

      圖1 利用相位相關法估計平移參數(shù)

      如圖2所示利用相位相關法估計旋轉角度和縮放因子,圖2(a)為原圖像,圖2(b)為圖2(a)旋轉15°后得到的圖像,圖2(c)和圖2(d)分別為圖2(a)和圖2(b)的對數(shù)極坐標圖像,圖2(e)為兩對數(shù)極坐標圖像的互能量譜圖,圖2(f)是該互能量譜傅里葉反變換的三維顯示圖,由圖2(f)可看出存在明顯的峰值,正好對應于坐標(15,0)處,由此可得旋轉角度α=15°,縮放因子σ=eμ=e0=1,即利用相位相關法也可以比較準確地計算出旋轉角度以及縮放因子。

      對于同時存在平移和旋轉變換的配準情況:例如以圖2(a)為參考圖像,以先平移(25,25),再旋轉15°的圖像作為待配準圖像進行配準。配準的結果如表1所示。

      表1 配準參數(shù)的估計比較

      從表1中可以看出,該算法能夠得到比較精確的配準參數(shù)。

      圖2 利用相位相關法估計旋轉角度和縮放因子

      3 結束語

      本文首先分析了只存在平移變換的圖像配準;然后討論了同時存在平移和旋轉變換的配準問題。通過MATLAB實驗可知,只有兩幅圖像的中心點重合時,它們的對數(shù)極坐標圖像的互功率譜經(jīng)過傅里葉反變換后才能夠產(chǎn)生二維的脈沖信號,本文中需要進行配準的兩幅圖像具有一個相同信息的小區(qū)域,相應的對數(shù)極坐標圖像的互功率譜經(jīng)過傅里葉反變換后可以產(chǎn)生二維脈沖信號,從而能夠比較準確地估計出配準參數(shù),實驗結果說明了該算法的有效性和可實現(xiàn)性。

      [1] 高軍,李學偉,張建,盧秉恒.基于模板匹配的圖像配準算法[J].西安交通大學學報,2007,41(3):307-311.

      [2] 強贊霞,彭嘉雄,王洪群.基于傅里葉變換的遙感圖像配準算法[J].紅外與激光工程,2004,33(4):385-388.

      [3] 楊柳青.基于角點和邊緣特征的圖像配準方法的研究[D].南京:南京理工大學,2009.

      [4] 鄭志彬,葉中付.基于相位相關的圖像配準算法[J].數(shù)據(jù)采集與處理,2006,21(4):444-449.

      [5] 許東,安錦文.基于圖像對數(shù)極坐標變換的多分辨率相關匹配算法[J].西北工業(yè)大學學報,2004,22(5):653-656.

      [6] 馬金福,薛弘曄.基于Fourier-Mellin變換的圖像配準算法及性能研究[J].計算機與數(shù)字工程,2008,36(11):134-136.

      [7] Kuglin C D,Hines D C.The phase correlation image alignment method[C].New York:IEEE International Conference on Cybernetics and Society,1975:163 -165.

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