基于傅立叶梅林变换和最大互信息理论的图像配准方法

摘要

本发明公开了一种基于傅立叶变换和powell算法的图像配准方法，主要解决了基于傅立叶梅林变换配准精度不高和基于powell对初始值敏感的问题提出的。其实现步骤为：(1)输入浮动图像和参考图像(2)低通滤波预处理(3)利用傅立叶梅林变换得到变换参数(4)计算互信息值(5)依据互信息和powell判断是否最优(6)若不是，则继续搜索，搜索时不断重复“空间几何变换—>统计联合直方图—>计算互信息—>最优化判断”的过程(7)搜索到满足精度要求的参数(8)几何变换(9)图像融合。本发明克服了Powell优化算法对初始值敏感的缺点，得到了很好的配准精度。

主权项

一种基于傅立叶梅林变换和最大互信息理论的图像配准方法,包括如下步骤：(1)输入两幅待配准图像，一幅参考图像，另一幅浮动图像；(2)用傅立叶变换位移理论求出浮动图像与参考图像的相对平移量；3a)计算两幅图像的离散傅立叶变换；3b)再通过两幅图像的互功率谱计算相位差；3c)求互功率谱的逆变换，得到一个脉冲函数，脉冲峰值位置即为相对平移量Xtran和Ytran；(3)用傅立叶梅林变换估计浮动图像相对于参考图像的旋转角度；2a)通过二维离散傅立叶变换求出图像幅度谱；2b)在对数‑极(Log‑Polar)空间应用傅立叶梅林变换求出旋转角度theta和缩放因子delta；(4)对两幅原图像通过低通滤波器进行预处理；(5)设置初始点和初始搜索方向，初始点即设置为步骤(2)估计的相对平移量和步骤(3)估计的旋转角度，搜索方向为单位方向；(6)根据上述相对平移量和旋转角度对浮动图像进行空间几何变换(affine)；(7)计算原参考图像与变换后图像的互信息值；7a)使用PV(Partial Volume)插值法计算两幅图像的联合直方图；7b)求出两幅图像的联合概率分布函数和边缘分布函数；7c)利用概率分布函数及边缘分布函数求得熵，从而求出归一化互信息值；(8)用方向加速法(Powell)通过直接比较归一化互信息数值大小移动迭代点求最大值处的三个变换参数值；(9)若达到最大值，则输出配准参数，若没有则返回步骤(6)；(10)对最优配准参数变换后的图像和原参考图像进行图像融合，获得配准融合图像。