基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法

曾朝阳，程相正，陈 杭，宋一铄，窦晓杰，黄 超

（1.装备学院光电装备系，北京101416；2.装备学院研究生院，北京101416）

基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法

曾朝阳1，程相正2，陈 杭2，宋一铄2，窦晓杰2，黄 超2

（1.装备学院光电装备系，北京101416；2.装备学院研究生院，北京101416）

针对激光三维成像传感器与可见光传感器图像分辨率差异较大，配准过程中特征点误匹配情况严重的问题，提出了一种基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法。首先，采用双线性插值算法对低分辨率图像进行预处理，然后在经典SURF算子的基础上，采用最近邻向量匹配法完成SURF特征的粗匹配，并基于特征偏移一致性原则对匹配情况做进一步优化，最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的仿射关系，利用所求的变换参数插值得到配准后的图像。实验结果表明，该配准方法在保持配准速度的同时，结构相似性测量指数提高了约11%，进一步提高了配准的精度。

图像处理；高低分辨率配准；SURF；特征偏移一致性

1 引 言

三维重建、场景分析是机器视觉领域中一项关键性技术，在视觉导航、探测、识别等方面有着重要的应用。无扫描激光三维成像传感器可以实时地获取灰度图像的每个像素的距离值，对于三维重建、场景分析具有重要的意义。但是无扫描激光三维成像传感器分辨率很低，如PMD（Photonic Mixer Device）传感器的分辨率仅为204×204［1］和160×120［2］，APD（Avalanche Photo Diode）阵列激光三维成像传感器的分辨率为128×128。国外许多学者利用无扫描激光三维成像传感器提供的距离信息和高分辨率可见光传感器提供的灰度信息实现了场景三维重构［3－5］。……