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  • 2018-03-24 10:53
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针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题,提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘,得到粗边缘图像;然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点,根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识,进行特征点匹配;最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明,该方法有效提高了匹配点对的正确率,能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。
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内容介绍
% Example 3, Affine registration % Load images clc;clear all; close all; %%%发现只有匹配点对遍布在图像中,匹配效果才会变好 I11=(imread('qa1.bmp'));%红外图像 I22=(imread('qa2.bmp'));%可见光图像 I10=rgb2gray(I11); I20=rgb2gray(I22); I1=imadjust(I10); I2=imadjust(I20); I1=im2double(edge_detection_1(I1)); I2=im2double(edge_detection_1(I2)); %I1 = im2double(edge(I1,'canny')); %I2 = im2double(edge(I2,'canny')); figure,imshow(I1); figure,imshow(I2); % Get the Key Points Options.upright=true; Options.tresh=0.0001; Ipts1=OpenSurf(I1,Options); %1*268 Ipts2=OpenSurf(I2,Options); [html] view plain copy % Put the landmark descriptors in a matrix D1 = reshape([Ipts1.descriptor],64,[]); %64*268 D2 = reshape([Ipts2.descriptor],64,[]); % Find the best matches err=zeros(1,length(Ipts1)); cor1=1:length(Ipts1); cor2=zeros(1,length(Ipts1)); for i=1:length(Ipts1) distance=sum((D2-repmat(D1(:,i),[1 length(Ipts2)])).^2,1);%用D2的每一列分别去见D1的每一列 [err(i),cor2(i)]=min(distance); end % Sort matches on vector distance适量距离排序 [err, ind]=sort(err); cor1=cor1(ind); cor2=cor2(ind); % Make vectors with the coordinates of the best matches Pos1=[[Ipts1(cor1).y]',[Ipts1(cor1).x]']; Pos2=[[Ipts2(cor2).y]',[Ipts2(cor2).x]']; Pos1_1=Pos1; Pos2_1=Pos2; Pos1(:,3)=1; Pos2(:,3)=1;Pos1_1(:,3)=1; Pos2_1(:,3)=1; Pos1=Pos1(1:20,:); Pos2=Pos2(1:20,:); Pos11=zeros(size(Pos1)); Pos22=zeros(size(Pos2)); % Calculate affine matrix for i=1:20 k(i)=Pos2(i,2)/(Pos2(i,1)-Pos1(i,1)); end tic; %% %自适应确定k的范围 positive_num=find(k>0); negative_num=find(k<0); if length(positive_num)>length(negative_num) flag=1 num_err=negative_num; num_correct=positive_num; else flag=0 num_err=positive_num; num_correct=negative_num; end k(num_err)=[]; k_1=round(k); k_2=unique(k_1);%求出k_1有哪些数,剔除重复数据 temp=zeros(length(k_2),2);%第一列存数,第二列存该数的个数%后边还需要对个数排序 for i=1:length(k_2) temp_num=0; temp(i,1)=k_2(i); for j=1:length(k) if temp(i,1)==k_1(j) temp_num=temp_num+1; end end temp(i,2)=temp_num; end %temp [temp1,temp1_location]=sort(temp(:,2),'descend') xu=temp1(2); temp=temp(temp1_location) k_1=zeros(size(1,2)); k_1(1)=temp(1); k_1(2)=temp(2); k_1=sort(k_1,'descend'); k_11=k_1(1,1)+0.5; k_12=k_1(1,1)-0.5; k_21=k_1(1,2)-0.5 k_22=k_1(1,2)+0.5 count=0; for i=1:20 k=Pos2(i,2)/(Pos2(i,1)-Pos1(i,1)); %%%%可不可以把数据归一化 if xu>1 if (k<k_11)&&(k>k_12) || (k<k_22)&&(k>k_21) %{ ||(k<-7.5) &&(k>-8.5)qz加上此更好 %} %%%(k<(temp(1)+0.5))&&(k>(temp(1)-0.5)) 显示点用 count=count+1; Pos11(count,:)=Pos1(i,:); Pos22(count,:)=Pos2(i,:); end else if (k<k_11)&&(k>k_12) count=count+1; Pos11(count,:)=Pos1(i,:); Pos22(count,:)=Pos2(i,:); end end end %% %对重复出现的点进行剔除 [SIZEm,SIZEn]=size(Pos22); num=zeros(1,SIZEm); for i=1:SIZEm for j=1:SIZEm if Pos22(i,1)==Pos22(j,1) num(i)=num(i)+1; end end end error=find(num>1);%错误点的位置 Pos11(error,:)=[]; Pos22(error,:)=[]; error1=find(Pos22(:,1)==0); Pos11(error1,:)=[]; Pos22(error1,:)=[]; M=Pos11'/Pos22'; %%%%初步确定变换矩阵后对所有的初步数据进行遍历,最后再去除错误点(重复出现的、有多余0的) Pos11_1=zeros(size(Pos1_1)); Pos22_1=zeros(size(Pos2_1)); %pos_count=1; for i=21:size(Pos1_1,1) delta=abs(M*Pos2_1(i,:)'-Pos1_1(i,:)'); if delta<[30;30;1] Pos11_1(i,:)= Pos1_1(i,:); Pos22_1(i,:)= Pos2_1(i,:); end end %% [tem_m,tem_n]=size(Pos11);%把最初20个数里得到的几个点拷贝到现在的数组Pos11_1、Pos22_1里 Pos11_1(1:tem_m,:)=Pos11(1:tem_m,:); Pos22_1(1:tem_m,:)=Pos22(1:tem_m,:); [tem_SIZEm,tem_SIZEn]=size(Pos22_1); num=zeros(1,tem_SIZEm); for i=1:tem_SIZEm for j=1:tem_SIZEm if Pos22_1(i,1)==Pos22_1(j,1) num(i)=num(i)+1; end end end error=find(num>1);%错误点的位置 Pos11_1(error,:)=[]; Pos22_1(error,:)=[]; error1=find(Pos22_1(:,1)==0); Pos11_1(error1,:)=[]; Pos22_1(error1,:)=[]; %M=Pos11_1'/Pos22_1' %从前十个比较准确的匹配点对中随机选取三个点对形成M,再类似于RANSAC运算,可靠性优于前者。 TEN1=Pos1_1(1:10,:,:);%红外图像中前10个点 TEN2=Pos2_1(1:10,:,:);%可见光图像中前10个点 for i=1:10 k(i)=(TEN2(i,2)+240-TEN1(i,2))/(TEN2(i,1)-TEN1(i,1)) end if flag==1 TEN_location=find(k<0); TEN1(TEN_location,:,:)=[]; TEN2(TEN_location,:,:)=[]; else TEN_location=find(k>0); TEN1(TEN_location,:,:)=[]; TEN2(TEN_location,:,:)=[]; end %% %上面是把斜率为负的一些点先排除掉 得到TEN1和TEN2两组纯点对 TEN1_num=size(TEN1,1); TEN_COUNT1=0; TEN_COUNT2=0; pp=0; for i=1:TEN1_num for j=1:TEN1_num for k=1:TEN1_num if (i>=j)||(i>=k)||(j>=k) continue; end pp=pp+1; temp_TEN1=TEN1([i j k],:,:);%随机取的三个点 temp_TEN2=TEN2([i j k],:,:); temp_M= temp_TEN1'* pinv (temp_TEN2' ); %temp_TEN1'/temp_TEN2'; %% %对上面求得数据进行遍历 TEN_COUNT2=0; for v=1:size(Pos11_1,1) alpha=abs(temp_M*Pos22_1(v,:,:)'-Pos11_1(v,:,:)'); if (alpha<[2;2;1]) TEN_COUNT2=TEN_COUNT2+1; end end %% if (TEN_COUNT2>=TEN_COUNT1) TEN_COUNT1=TEN_COUNT2; best_i=i; best_j=j; best_k=k; end end end end %TEN_COUNT1 %best_i %best_j %best_k %pp w1_1=zeros(size(Pos11_1)); w1_2=zeros(size(Pos11_1)); temp_TEN1=TEN1([best_i best_j best_k],:,:); temp_TEN2=TEN2([best_i best_j best_k],:,:); M=temp_TEN1'/temp_TEN2'; w1_1(1:3,:,:)=TEN1([best_i best_j best_k],:,:); w1_2(1:3,:,:)=TEN2([best_i best_j best_k],:,:); count=4; for i=1:size(Pos11_1,1) alpha=abs(M*Pos22_1(i,:,:)'-Pos11_1(i,:,:)'); if (alpha<[2;2;1]) w1_1(count,:,:)=Pos11_1(i,:,:); w1_2(count,:,:)=Pos22_1(i,:,:); count=count+1; end end toc; M=w1_1'/w1_2'; u=find(w1_1(:,1,1)==0); w1_1=w1_1(1:u(1)-1,:); w1_2=w1_2(1:u(1)-1,:); w1_3=(M*w1_2')'; RMSE_1=0; for i=1:size(w1_1,1) RMSE_1=RMSE_1+((w1_1(i,1)-w1_3(i,1))^2)+((w1_1(i,2)-w1_3(i,2))^2); end RMSE=sqrt(RMSE_1/(u(1)-1)) %RMSE=sqrt(RMSE_1/size(w1_1,1)) % Show both images 图像需要一样大 I = zeros([size(I11,1) size(I11,2)*2 size(I11,3)]); I(:,1:size(I11,2),:)=I11; I(:,size(I11,2)+1:size(I11,2)+size(I22,2),:)=I22; figure, imshow(rgb2gray(uint8(I))); hold on; % Show the best matches plot([w1_1(:,2) w1_2(:,2)+size(I1,2)]',[w1_1(:,1) w1_2(:,1)]','-'); plot([w1_1(:,2) w1_2(:,2)+size(I1,2)]',[w1_1(:,1) w1_2(:,1)]','o'); % Warp the image I1_warped=affine_warp(I11,M,'bicubic'); %I1_warped=affine_warp1(I10,M); % Show the result figure, subplot(2,2,1), imshow(rgb2gray(I11));title('红外图像'); subplot(2,2,2), imshow(rgb2gray(I22));title('可见光图像'); subplot(2,2,3), imshow(rgb2gray(uint8(I1_warped)));title('配准后图像'); subplot(2,2,4),imshow(rgb2gray(0.5*I22+0.5*uint8(I1_warped)));title('融合图像');
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