基于DM642图像处理平台的图像配准算法研究

【摘要】： 图像配准是图像处理中的重要领域,它是指寻找一种变换,将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉,医学图像处理等领域。 图像配准的方法有很多种,大致可以分为两类,一类是基于区域的方法,如模板匹配的方法;另一类是基于特征点的方法,如Harris角点。本文针对上述两类方法中的算法进行了重点研究。 1.针对平移变换的配准算法,平移变换是刚体变换的一种,它的变换矩阵有两个未知量。这种算法是基于区域的,因此没有检测特征的步骤,直接对图像进行处理,传统的方法应用傅立叶变换的平移性质以及块匹配的方法,但由于这类方法都是直接对整幅图像进行处理,使得效率很低下。本文中提出了一种改进的平移配准算法,它包括基于先验信息的自动前景提取算法和自检测模板匹配算法。这种方法首先在图像中提取出感兴趣的前景区域,然后在该区域选择灰度特征具有足够区分度的模板与其他图像的前景区域中的对应区域进行模板匹配。这种方法既在计算量上比针对整幅图像的方法有改善,同时在精确度上也比传统的块匹配方法更加可靠。 2.针对更加复杂的尺度变换和仿射变换的配准算法,这种方法属于基于特征的类型,需要通过特征检测算子首先找到特征点,Harris角点是一种经典的特征检测算子,它对光照变化和旋转变换稳定,但是对复杂的变化不稳定。为了对存在尺度变换的图像进行配准,本文将Harris角点扩展到尺度空间,使其具备尺度不变性。为了对仿射变换的图像进行配准,对尺度不变点进行仿射形态修改直到收敛,使其具备仿射不变性。获得这些特征点后,使用通用的特征点描述符和匹配算法获得匹配点,然后使用匹配点计算几何变换矩阵,从而完成对不同视角的图像的配准。实验结果显示本文提出的改进Harris算子可以获得比SIFT算子更加精确的匹配点和更小的匹配图像差。 近年来,随着微电子技术的不断发展,迅速发展的多媒体技术得到了越来越广泛的应用,特别是其中的视频采集处理技术给人们的生活带来了便利。DSP技术近年来的高速发展为图像处理技术的进一步发展提供了很大的帮助,TI公司推出的TMS320DM642数字媒体处理器是专门针对视频处理应用的DSP,它具有很丰富的硬件外设和为出色的处理性能,本文将图像处理技术和DSP技术结合起来,搭建了一套基于DM642 DSP的具有可见光和红外光两种不同成像传感器的数字图像处理实验平台。该实验平台由多个部分构成,其中包括基于DM642 DSP的实验评估板,另外还有可见光摄像头和红外线摄像头,提供输入显示的液晶电视。所有的这些硬件组合在一起形成了一个典型的图像处理硬件平台,基于该套系统实现了上述两种图像处理算法。 1.单目稳像目标跟踪系统。由于红外成像的特点,红外摄像机多应用于军事,搭载于飞机,卫星等移动平台,考虑到非制冷探测器能使灵敏度达到足以在一公里之外成像的水平,其配备的光学镜头一般都是对抖动非常敏感的长焦镜头,这种特殊的应用环境决定了其采集图像的特性,因此必须首先对其采集的图像进行稳像。本系统针对常见的平移变换,首先利用前景提取,模板匹配等方法对红外图像进行了稳像;然后对由用户框定的目标图像进行一系列预处理,使用模板匹配的方法定位目标在图像中的位置;最后利用实验评估板的串口通过云台控制协议控制云台实现对目标区域的随动。 2.双目图像配准系统。双目视觉也称立体视觉,它最大限度地模拟人类视觉原理,基本原理是从两个视点观察同一景物,以获取在不同视角下的图像,通过三角测量原理计算图像像素之间的位置偏差来获取景物的三维信息。这一过程与人类视觉的立体感知过程类似。当两个摄像头以一定角度对同一物体进行成像时,成像之间一定会存在畸变,这需要首先对两幅图像进行配准才能将两个信号源的信息进行融合再进行进一步处理。本系统使用两个可见光摄像头同时拍摄同一物体,两个摄像头之间成一定角度,获得的图像之间存在仿射变换。本系统使用改进Harris算子对仿射变换下的两幅图像配准,证明了该算子的有效性。