彈性圖像配準方法在氣象圖像中的應用.pdf

1、圖像配準是計算機視覺和模式識別領(lǐng)域中的一項重要課題，在遙感探測、醫(yī)學成像和基于多傳感器融合的目標識別等研究中都有重大的應用價值。氣象圖像配準是為了實現(xiàn)一幅圖像與另一幅圖像上對應點、面通過幾何變換達到空間上的一致，從而將多種模態(tài)的圖像信息融合成一幅新的圖像，消除像差對多模態(tài)圖像信息融合所產(chǎn)生的影響。 本文針對氣象衛(wèi)星分時成像所產(chǎn)生的同時具有剛性形變和彈性形變的圖像序列，深入系統(tǒng)的研究了圖像剛性配準和彈性配準的方法，并根據(jù)氣象云圖的

2、特性和項目的要求對算法進行了一些改進。 1．根據(jù)氣象云圖剛性形變和彈性形變同時存在的特點，采用分級變換模型進行圖像配準，即圖像整體的旋轉(zhuǎn)和平移等剛性形變用仿射變換模型來表示，而云的局部扭曲等彈性形變用基于B樣條的FFD模型來表示。首先利用基于特征點的剛性配準算法進行圖像整體的配準，校正圖像的剛性形變，使圖像整體趨于一致；再利用基于B樣條的彈性配準算法進行圖像局部的彈性配準，校正圖像的彈性形變，使兩幅圖像完全配準。實驗結(jié)果證明，采

3、用分級變換模型不但提高了圖像配準的精度，還提高了圖像配準的運行速度。 2．改進了剛性配準算法中特征點匹配的距離約束算法，在距離約束算法中添加了自適應閾值調(diào)整方法。較之人為確定閾值的算法，改進的自適應閾值調(diào)整的距離約束算法更具有通用性，可以針對不同類型的圖像自動進行閾值調(diào)整，更好的剔除偽匹配點對。 3．改進了彈性配準算法中的圖像更新策略，利用貪婪算法對控制點和圖像進行局部更新。改進的利用貪婪算法的局部更新策略在對控制點遍歷

4、的同時便逐步更新控制點的位置信息以及圖像局部的灰度信息，并將更新后的控制點位置信息和圖像灰度信息帶入下一步的計算，用于其他控制點網(wǎng)格子塊的更新。對于一般的實驗圖像，利用貪婪算法的局部更新策略只需從圖像四個角對控制點分別遍歷一次，便可較好的實現(xiàn)整幅圖像的彈性配準。較之原先的圖像整體更新策略，改進后算法的執(zhí)行速度顯著的提高。 利用本文的算法，對同時存在整體的剛性形變和局部的彈性形變的圖像進行了一系列的圖像配準實驗，實驗結(jié)果證明本文算