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申请/专利权人：合肥学院

摘要：一种用于大气湍流图像畸变校正的改进B样条非刚性配准方法，涉及大气光学领域，主要解决传统配准方法在大气湍流图像畸变严重时校正性能不稳定的问题。步骤为：输入经大气湍流退化后的图像序列，取图像序列的平均帧作为参考图像，图像中的每一帧作为浮动图像；生成均匀网格控制点矩阵；采用B样条非刚性变换生成图像变形场；根据变形场对浮动图像作变换，与参考图像之间进行归一化平方差，作为图像配准相似度的目标函数；利用融合粒子群算法的可调控指数级阻尼因子LM算法，求得目标函数最小时的最优控制点矩阵；根据最优控制点矩阵，求得配准后的浮动图像。本发明在处理多帧畸变湍流图像时，稳定性较好，能够获得较好的图像校正质量。

主权项：1.一种用于大气湍流图像畸变校正的改进B样条非刚性配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、输入经大气湍流退化后的图像序列，取图像序列的平均帧作为参考图像R，图像序列中的每一帧作为浮动图像G，设参考图像和浮动图像在x和y方向上的尺寸分别为m和n，则每一帧图像总的像素个数为m×n；步骤2，生成用于B样条非刚性变换的均匀网格控制点矩阵S，控制点矩阵所组成的网格覆盖区域在x方向和y方向都比浮动图像多出3个像素点；步骤3，采用B样条非刚性变换的方式生成图像变形场，图像变形场由多个三阶B样条基函数与控制点矩阵相乘并求和得到；具体为：采用B样条非刚性变换的方式生成图像变形场，变形场Dx,y表示为： 其中，S为控制点矩阵； B0u、B1u、B2u、B3u以及B0v、B1v、B2v、B3v为三阶B样条基函数，表示为： 步骤4，利用步骤3得到的变形场，对浮动图像作变换，变换后的图像，与参考图像之间进行归一化平方差，作为图像配准相似度的目标函数；步骤5，利用融合粒子群算法的可调控指数级阻尼因子LM算法，求得目标函数最小时的最优控制点矩阵；具体为：利用融合粒子群算法的可调控指数级阻尼因子LM算法，求解所述步骤4中目标函数的最小值，从而获得最优控制点矩阵，算法包含以下步骤：C0.利用粒子群算法得到控制点矩阵初值S0；C1.设置最大迭代次数Maxiter、阻尼因子λ初值；C2.若迭代次数小于最大迭代次数，计算控制点的雅可比矩阵J和归一化的平方差之和计算目标函数f；C3.计算迭代步长，由下式表示：ΔS＝-JTfJTJ+λI8式中JT为J的转置矩阵，I为单位矩阵；C4.计算更新后的控制点矩阵S＝S0+ΔS，并根据归一化的平方差之和计算更新的目标函数f’，并根据下式计算增益因子：r＝f-f’-STλJTf9ST为S的转置；C5.若增益因子r小于0.3：当ff’时，λ＝pλ，其中1p210当f≥f’时， C6.若增益因子r大于1，则： C7.若增益因子r满足1≥r≥0.3，则：λ＝λ13C8.若未达到最大迭代次数，重复步骤C2-C7；C9.若达到最大迭代次数，算法结束，输出最佳控制点矩阵S’；步骤6，利用所述步骤5获得的最优控制点矩阵，计算基于B样条非刚性变换的变形场，将浮动图像原像素位置减去相应位置的变形场，即为配准后的浮动图像。

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