基于几何约束的图像配准应用研究

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图像配准可以综合利用多传感器图像进行数据提取和信息分析,在现代信息处理领域具有极其重要的意义。在计算机视觉研究领域中,多模态图像配准的代表性类型是红外光和可见光图像配准。与同源图像相比,由于不同的成像机制,不同传感器获得的同一区域的遥感图像显示出不同的分辨率、像素值、光谱相位和场景特征,红外光和可见光图像的配准具有一定的难度和特殊性。因此,研究一种基于几何约束的图像配准方法,使之能够应用于红外光与可见光图像的配准具有重要意义。本文的研究目标是对现有的一种基于深度学习的图像配准方法中的网络进行改进,使改进方法可以完成实际应用中无人机机载集成摄像平台拍摄的成对的红外光与可见光图像配准,并保证配准结果的精确性。文中首先对Nemar几何保持图像转换模型的网络结构、训练方法、损失函数进行介绍,了解该网络实现几何特性保持的基本原理。然后对文中的应用场景分析得出文中对图像变换模型的要求为仿射变换,而Nemar网络针对的是非线性形变的图像的配准。由此对Nemar网络中的配准网络R进行改进,通过增加实例归一化层训练基于仿射变换的图像变形场Φ,使之更加适用于实际应用中无人机航拍图像配准。改进后对该网络进行第一次训练,通过对训练结果中的图像和数据分析发现其中部分迭代序号的训练结果中因生成损失过大,经转换网络生成的虚假图像质量极差。随后采用条件生成对抗网络思路对Nemar网络中的转换网络进行改进,提高生成图像的质量。第二次训练后最终得到改进的Nemar网络。对比两次训练结果可知改进后网络的性能得到提升,并且由训练结果可知图像在配准过程中能够保持几何约束。最后,为了评估改进的Nemar网络的实用性和配准性能,分别从五个不同的数据集中选择红外光与可见光图像进行测试,并且与其他两种基于深度学习的图像配准方法比较。通过计算三个评价指标:均方根误差,最大误差和峰值信噪比对配准图像进行评估,可以得出在各种数据集的配准结果中,该网络的配准精度最高,配准图像的质量最优。
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