优化栅格移动统计的图像配准算法

贾强汉; 周志峰; 王立端

doi:doi:10.3788/LOP57.121014

激光与光电子学进展, 2020, 57 (12): 121014, 网络出版: 2020-06-03

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Image Registration Algorithm for Optimizing Grid Motion Statistics

贾强汉 ¹周志峰 ^1,*王立端 ²

作者单位

¹ 上海工程技术大学机械与汽车工程学院机械电子系, 上海 201620

² 上海司南卫星导航技术股份有限公司, 上海 201801

图 & 表

图 1. 正确匹配与错误匹配的分布特征

Fig. 1. Feature distribution of correct matching and wrong matching

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图 2. 多邻域生成

Fig. 2. Generation of multi-region

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图 3. 正确匹配和错误匹配的邻域分数分布图

Fig. 3. Distribution of neighborhood scores of correct and incorrect matches

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图 4. 高斯打分器。(a)栅格坐标;(b)权重矩阵;(c)归一化

Fig. 4. Gaussian scorer. (a) Grid coordinates; (b) weight matrix; (c) normalization

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图 5. 5组测试图像。(a)近景;(b)光照;(c)远景;(d)大旋转角度;(e)少纹理

Fig. 5. Five groups of test images. (a) Close view; (b) illumination; (c) far view; (d) large rotation angle; (e) less texture

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图 6. GMS和本算法的匹配结果。(a)近景;(b)光照;(c)远景;(d)大旋转角度;(e)少纹理

Fig. 6. Matching results of GMS and our algorithm. (a) Close view; (b) illumination; (c) far view; (d) large rotation angle; (e) less texture

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表 1两种算法的匹配对数和运行时间

Table1. Matching logarithm and running time of two algorithms

Image	Algorithm	Roughmatch pair	Refinedmatch pair	Time /s
Fig.5(a)	GMS	10000	3064	0.043
	ours	10000	3637	0.045
Fig.5(b)	GMS	10000	2267	0.035
	ours	10000	2871	0.039
Fig.5(c)	GMS	10000	3334	0.042
	ours	10000	4016	0.045
Fig.5(d)	GMS	10000	4684	0.049
	ours	10000	4792	0.053
Fig.5(e)	GMS	10000	3106	0.044
	ours	10000	3611	0.047

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表 2不同算法的匹配正确率

Table2. Matching accuracy of different algorithmsunit: %

Algorithm		Image
Algorithm	Fig.5(a)	Fig.5(b)	Fig.5(c)
SIFT+RANSAC	97.33	97.66	96.45
SURF+RANSAC	94.61	96.34	95.71
ORB+RANSAC	92.45	96.28	94.63
BRISK+RANSAC	91.34	95.93	94.32
Our algorithm	97.85	98.63	96.61

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贾强汉, 周志峰, 王立端. 优化栅格移动统计的图像配准算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(12): 121014. Qianghan Jia, Zhifeng Zhou, Liduan Wang. Image Registration Algorithm for Optimizing Grid Motion Statistics[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(12): 121014.

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图 1. 正确匹配与错误匹配的分布特征

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Fig. 3. Distribution of neighborhood scores of correct and incorrect matches

图 4. 高斯打分器。(a)栅格坐标;(b)权重矩阵;(c)归一化

Fig. 4. Gaussian scorer. (a) Grid coordinates; (b) weight matrix; (c) normalization

图 5. 5组测试图像。(a)近景;(b)光照;(c)远景;(d)大旋转角度;(e)少纹理

Fig. 5. Five groups of test images. (a) Close view; (b) illumination; (c) far view; (d) large rotation angle; (e) less texture

图 6. GMS和本算法的匹配结果。(a)近景;(b)光照;(c)远景;(d)大旋转角度;(e)少纹理

Fig. 6. Matching results of GMS and our algorithm. (a) Close view; (b) illumination; (c) far view; (d) large rotation angle; (e) less texture

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表 2不同算法的匹配正确率

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Fig. 3. Distribution of neighborhood scores of correct and incorrect matches

图 4. 高斯打分器。(a)栅格坐标;(b)权重矩阵;(c)归一化

Fig. 4. Gaussian scorer. (a) Grid coordinates; (b) weight matrix; (c) normalization

图 5. 5组测试图像。(a)近景;(b)光照;(c)远景;(d)大旋转角度;(e)少纹理

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