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摘要：本发明公开了一种面向大视差场景的图像配准方法，涉及视频图像全景拼接领域。本发明首先根据仿射变换定义推导求取仿射变换参数精确解的条件和参数解的表达式；然后利用随机抽样方法获取同一关键点处的20组仿射变换参数精确解，通过加权平均计算得到既满足精确解条件，又符合局部最优化的要求的仿射变换参数；最后，再次利用随机抽样方法计算非关键点处的放射变换矩阵。本发明能精准的计算每个关键点处的仿射变换参数，同时又能使图像中每个点处的仿射变换参数在线性空间中连续，同时本发明可以很好的满足GPU并行计算要求，在GPU上达到10FPS的高实时性。

主权项：1.一种面向大视差场景的图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：1输入待配准的两帧图像，记为IL和IR，分别提取其SURF关键点，并将关键点集合记为KL{p}和KR{p}；2利用暴力匹配算法计算KL{p}与KR{q}集合中的关键点匹配对，并将匹配结果记为DM{p,q,dl|p∈KL,q∈KR}，其中dl表示关键点对{p,q}之间的特征距离；3对DM进行均匀稀疏化，并分区滤除不好的匹配对，均匀稀疏化后的匹配结果记为DMP；4计算关键点的仿射变换参数，记关键点的仿射变换参数矩阵为{Mp|p∈DMP}；具体包括以下步骤：401遍历DMP，记当前关键点为ax1,y1，取其周围100×100的邻域，提取该邻域中所有不同于a的点，构成集合Пa{x,y}；402从Пa{x,y}中随机抽取两个点bx2,y2、cx3,y3，将与a、b、c三点对应的匹配点记为a′x1′,y1′、b′x2′,y2′、c′x3′,y3′；判断以下条件是否成立：条件1：满足条件2：满足l121l13，k121k13；其中， dl取值为15，i、j的取值为1,2,3；如果随机抽取的两个点b、c同时满足条件1和条件2，则进行步骤403，否则重复步骤402进行重新抽取；403以IL中心点为坐标系原点建立新坐标系，并将a、b、c、a′、b′、c′平移至新坐标系下；记a、b、c三点处的仿射变换矩阵为： 其中，n为仿射变换矩阵的序号；通过以上三对点计算得到： 404计算b、c点到a点的距离dan： 405重复步骤401至404，直到计算获得20个仿射变换矩阵，分别记为Ma1、Ma2…Ma20，则a点的仿射变换矩阵Ma为：Ma＝c1Ma1+c2Ma2+…c20Ma20 406重复步骤401～405，直到所有点处的仿射变换矩阵计算完毕；5计算非关键点的仿射变换参数，记非关键点的仿射变换参数矩阵为具体包括以下步骤：501遍历IL的所有像素点，如果ex,y不是关键点，则取其周围200×200的邻域，提取该邻域中所有N个关键点，所有关键点的集合记为Пe{xi,yj}，对应的仿射变换矩阵构成集合Ψ{Mi,j}；502计算点e的仿射变换矩阵Me： 其中，den为点e与关键点xi,yj之间的距离；6将图像IL投影到IR坐标系下，记配准结果为IL',则有 IL￠x,y＝ILi,j；完成图像配准。

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百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种面向大视差场景的图像配准方法