激光与光电子学进展, 2019, 56 (6): 063002, 网络出版: 2019-07-30   

基于快速稳健特征最大子矩阵的光谱图像配准方法 下载: 968次

Spectral Image Registration Method Based on SURF Maximum Submatrix
作者单位
1 西安建筑科技大学信息与控制工程学院, 陕西 西安 710055
2 西安科技大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710054
摘要
为解决多通道光谱图像数据成像过程中更换滤光片造成的几何畸变问题,研究了一种基于快速稳健特征(SURF)与最大子矩阵的多通道光谱图像配准方法。利用SURF算法提取了多通道光谱图像的特征,经过透视变换得到初步配准图像。针对配准后图像边缘出现零像素值无效区域的问题,提出了通过最大子矩阵检测图像中最大内接矩形的方法,去掉了无效边缘区域,最大化地保留了有效区域信息。对壁画的多通道成像数据进行了实验。结果表明,所提方法在图像尺度与亮度变化方面具有更好的稳健性,能够避免其他配准方法中无效区域对后续光谱重建与颜色复原的影响,在配准精度、信息最大化保留、时间效率方面也具有更好的性能。
Abstract
In order to solve the geometric distortion caused by filter change in the imaging process of multi-channel spectral data, a multi-channel spectral image registration method based on speed up robust features (SURF) and maximum submatrix is investigated. The features of the multi-channel spectral images are extracted by the SURF algorithm, and the preliminary registration images are obtained through perspective transformation. In addition, aiming at the problem that there exists the invalid regions with zero pixel value on the image edge after registration, a method for detecting the largest inner rectangle in images by maximum submatrix is proposed to remove the invalid edge regions and maximize the retention of valid area information. The multi-channel imaging data of the murals are tested. The results show that the proposed method has better robustness to image scale and brightness variation, and can avoid the influence of invalid regions on the subsequent spectral reconstruction and color restoration occurred in the other registration methods. It also has better performance in registration accuracy, information maximization retention, and time efficiency.

刘加林, 王慧琴, 王可, 吴萌, 赵丽娟, 张小红. 基于快速稳健特征最大子矩阵的光谱图像配准方法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(6): 063002. Jialin Liu, Huiqin Wang, Ke Wang, Meng Wu, Lijuan Zhao, Xiaohong Zhang. Spectral Image Registration Method Based on SURF Maximum Submatrix[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(6): 063002.

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