基于最大稳定极值区域和相位一致性的图像配准方法

摘要

本发明公开了一种基于最大稳定极值区域和相位一致性的图像配准方法，主要解决现有技术提取的特征点重复率低和运算复杂度高的缺陷。其实现步骤为：1、输入存在仿射变换的两幅图像并分别进行最大稳定极值区域检测和匹配；2、拟合两幅图像的匹配区域，并扩大和归一化处理；3、对归一化后的两个区域作带通分解；4、检测基于相位一致性最大矩的特征点，建立检测到的特征点概率分布；5.估计两个点集间的精确仿射变换矩阵；6、根据归一化后的两个区域估计两幅图像间的变换矩阵；7、计算两幅图像间的精确仿射变换矩阵并完成图像配准。本发明能提取出具有较高重复率和正确匹配率的特征点，提高了计算效率，可用于图像融合，图像拼接与三维重建。