一种基于融合图像引导的多视差图像序列配准方法与流程

技术特征：
1.一种基于融合图像引导的多视差图像序列配准方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1，设置非降采样小波变换的最大分解层数为l
max
，滤波器组为
‘
maxflat’；步骤2，对待配准的多视差图像序列通过式(1)进行非降采样小波变换得到n幅低频子图与n
×
l
max
幅高频子图幅高频子图其中，i
i
为多视差图像序列中第i幅图像，多视差图像序列的总数为n，l表示分解尺度且其取值为1≤l≤l
max
，nswt表示非降采样小波变换；步骤3，对步骤2得到的n幅低频子图按照式(2)得到对应的低频融合子图按照式(2)得到对应的低频融合子图其中max(
·
)表示取最大值函数；步骤4，对步骤2得到的n
×
l
max
幅高频子图通过式(3)得到对应的高频融合子图集图集其中abs(
·
)表示取绝对值函数；步骤5，对步骤3和步骤4得到的低频融合子图与高频融合子图集通过式(4)的非降采样小波变换的反变换得到多视差图像序列的融合图像i
f
，其中，inverse nswt表示非降采样小波变换反变换；步骤6，选择融合图像i
f
中处于四角位置的四个矩形区域作为标准特征子图，并在对应的待配准的多视差图像序列中相同位置设定标准特征子图的搜索范围其中搜索范围与标准特征子图的关系满足式(5)；步骤7，设四个标准特征子图的中心坐标为然后将标准特征子图依次在待配准的多视差图像序列对应的搜索范围内遍历，并根据式(6)计算出搜索范围内所有的相关系数，选择相关系数最大值作为配准点
最终，待配准的多视差图像序列中各图像均得到4个特征坐标点对其中g(
·
)表示相关系数；步骤8，将步骤7得到的待配准的多视差图像序列中各图像的4个特征坐标点对根据式(7)依次计算其对应的拉伸系数(7)依次计算其对应的拉伸系数步骤9，待配准的多视差图像序列按照步骤8中得到的拉伸系数按照式(8)得到配准后的多视差图像序列差图像序列

技术总结
本发明属于图像配准技术领域，具体涉及一种基于融合图像引导的多视差图像序列配准方法。技术方案包括以下步骤：首先，利用非降采样小波变换对待配准的多视差图像序列的高低频子图进行融合；然后选择融合图像中分布于四角的四个标准特征子图，依次在待配准的多视差图像序列中对应位置设置搜索范围，通过选择搜索范围内相关系数最大值位置得到特征坐标点对；根据特征坐标点对计算每幅图像的拉伸系数；最后将待配准的多视差图像序列中所有位置与对应的拉伸系数相乘得到配准后的多视差图像序列。本发明的方法能够有效克服基准图像中纹理稀疏的问题，可实现多视差图像序列的精确配准。准。


技术研发人员：闫涛 钱宇华 杜亮
受保护的技术使用者：山西大学
技术研发日：2021.08.06
技术公布日：2021/11/4