鮑新雪，王曉紅

（1.貴州大學 礦業(yè)學院，貴州 貴陽 550025；2.貴州大學 林學院，貴州 貴陽 550025）

圖像匹配就是指通過一定的匹配算法在兩幅或多幅圖像之間識別同名點。遙感圖像匹配是指將取自同一目標區(qū)域的兩幅或多幅圖像在空間位置上最佳匹配起來［1］。就當前的圖像匹配技術水平，基于特征的影像匹配較基于灰度的影像匹配體現出了較高的可靠性和魯棒性等諸多優(yōu)勢，而且點特征又是諸多特征中較為穩(wěn)定且易于識別的特征，因此，點模式匹配技術在一定程度上可以很好地實現圖像的匹配，對它的研究具有極大的理論意義和實踐價值。點模式匹配技術在諸多領域都有廣泛的應用，總結起來包括以下三點［2］：

1）實現從不同的角度拍攝同一地物的多視點影像的三維重建。

2）對來自不同傳感器、不同時間獲取的同一場景的影像數據進行融合和建模，或者在醫(yī)學成圖中（MRI／CT影像）在不同條件、不同應用程序控制下對同一部位獲取的影像數據進行融合和建模。

3）用基于模型的方法跟蹤和識別在圖像中涉及的模塊，以及在民事、農業(yè)、地質、軍隊等應用的遙感數據。

Scott和Longuet－Higgins最早提出將圖譜知識應用到點模式匹配中，但僅適用于較為簡單的圖像在理想條件下的匹配［3］。直到特征點鄰域灰度矩陣相關系數這一概念的引入，使得真實圖像的匹配效果得到極大地改進。后來，Shapiro和Brady通過構造特征點集，引入鄰近矩陣等相關概念，在極大程度上克服了旋轉情況下圖像匹配效果差的缺點［4－5］。隨后，譜束的引用較好地克服了點集的不同結構帶來的問題；容錯核函數代替高斯函數又改進了對點抖動的健壯性［4，6］。Wang又提出用Laplace矩陣來代替鄰近矩陣完成圖像匹配。最近Carcassoni又把EM算法和譜圖理論結合起來，這一結合使得運用譜方法進行匹配的準確度有了很大地提高。

1 基于Laplace譜的點模式匹配

基于特征點的匹配問題一直以來都是遙感應用領域內比較關注的問題，如在實現地物的三維重建時，常采用點模式匹配的方法實現圖像匹配，重建地物。而基于譜圖理論的點模式匹配方法可以簡單地描述為：從兩幅選定的待匹配圖像中提取出各自的特征點，分別形成特征點集，然后在此基礎上建立兩個特征點集中相應點之間一一對應的關系［7］。具體進行該方法的匹配操作時，首先要把圖用集合的形式表示，集合中的點元素與選取的特征點一一對應，且兩個點元素之間的關系可用來表示相應的圖中的邊。根據集合表示的圖形，就可以通過對矩陣進行特征分解的方法得到特征點之間的幾何關系。這樣就可以把原來圖像中的重要信息都反映到一個空間里，便于對兩幅圖像的特征點間的對應關系進行比較。下面介紹基于Laplace譜的匹配算法。

1.1 基于Laplace譜的點模式匹配算法描述

假設兩幅待匹配圖像I，J，且從圖像I中提取出n 個特征點（k1，k2，…，kn），那么，以這n 個特征點作為節(jié)點構造出圖像I的完全圖，根據得到的完全圖即可獲得圖像I的Laplace矩陣［8－10］

式中：σ是一個常數。同理，對圖像J也可以得到相應的Laplace矩陣L（J）。

對得到的矩陣L（I）和L（J）分別進行奇異值分解，有

式中：ΔI、ΔJ分別是由矩陣L（I），L（J）的奇異值組成的對角陣，且對角線上的元素自左上角至右下角依次遞減排列（元素值均大于或等于0）；U和V均為n階正交矩陣。

值得注意的問題是，為了使矩陣U和V的列向量間距離盡可能小，不能對矩陣L（I）和L（J）進行同一約束條件的奇異值分解。因此，往往采用在第一個處理好的基礎上再處理第二個，即先把矩陣L（I）分解完成得矩陣U，再以矩陣U的列向量為基礎，完成矩陣L（J）的分解，得矩陣V。然后，對矩陣V的列向量進行相應的符號校正，在校正過程中會形成一個最佳符號矩陣S，把校正后的矩陣記做V＊，即V＊＝VS。分別記U 和V＊的行向量為u（i）和v＊（i），且它們分別對應圖像I和J的第i個點和第j個點，則

可知，u（i），v＊（i）間 距 與 u（i）（v＊（j））T負 相 關，也 即u（i）（v＊（j））T越大，則圖像I中的第i個特征點和圖像J中的第j個特征點有最大可能性的匹配關系。有匹配關系矩陣P如下

假設矩陣中的任一元素P是其所在行和列中的最大值，就可認為圖像I中的第i個特征點和圖像J中的第j個特征相匹配，但這種方法僅適用于提取的特征點數相同的兩幅圖像。如果從兩幅圖像中提取出的特征點數目不同，分別為m和n，且m＜n，對于提取出n個特征點的圖像只處理前（m－1）個特征點和最后一個特征點的特征向量；對于提取出m個特征點的圖像則處理全部特征點的特征向量。

1.2 基于Laplace譜的點模式匹配算法流程

第一步：分別從兩幅待匹配的圖像中提取出各自的特征點，并把它們作為節(jié)點組成各自的結構圖，然后根據結構圖分別生成各自相應的Laplace矩陣；

第二步：對得到的Laplace矩陣分別進行奇異值分解，而后把其中任一分解結果作為基準，對另一分解結果進行相應的符號校正；

第三步：根據前面的結果構造出能夠反映圖像匹配程度的矩陣P，通過比較矩陣P中的任一元素在其所屬行和列的大小，可得兩幅圖像中相應特征點的匹配結果，據此完成匹配。

2 實驗及結果

2.1 實驗設計

為了驗證基于Laplace譜的點模式匹配算法的準確度及穩(wěn)定性，明確如下實驗思路：

首先選擇特征鮮明的仿真圖像（紋理稀疏，無明顯的灰度梯度信息）作為實驗數據，在Matlab環(huán)境下分別實現在理想和存在噪聲情況下的圖像匹配，并分析匹配結果，通過匹配結果驗證該算法的準確度及穩(wěn)定性［11］。其中，特征點是通過 Harris角點檢測法獲取的，其檢測公式為

然后利用該匹配技術完成真實影像的匹配，分析匹配結果驗證該匹配技術的可行性。最后通過和基于灰度的圖像匹配技術的對比分析，驗證該匹配技術的優(yōu)勢。匹配技術實現流程如圖1所示。

圖1 匹配技術流程

2.2 技術實現及結果分析

2.2.1 仿真數據技術實現及結果分析

在理想情況下的匹配結果如圖2所示，匹配結果分析如表1所示。

圖2 理想情況下的匹配結果

表1 理想情況下匹配結果分析

存在噪聲情況下的匹配結果如圖3所示，匹配結果分析如表2所示。

圖3 存在噪聲情況下的匹配結果

表2 存在噪聲情況下匹配結果分析

旋轉變換矩陣：

根據三組仿真數據匹配結果可知該算法的匹配成功率都非常不錯，對于平移匹配的成功率則為100%。雖然當圖像發(fā)生仿射變換以及存在噪聲時的匹配效果不是非常理想，但是在一定程度上也是很好地完成了圖像的匹配，穩(wěn)定性高。

2.2.2 利用該技術實現真實圖像匹配及結果分析

真實圖像匹配結果如圖4所示，匹配結果分析見表3；遙感影像匹配結果見圖5，匹配結果分析見表4。

圖4 真實圖像匹配結果

表3 真實影像匹配結果分析

圖5 遙感影像匹配結果

表4 遙感影像匹配結果分析

以上實驗表明，基于Laplace譜的點模式匹配算法具有不錯的匹配效果，但也存在一定的弊端，雖然把復雜的圖像簡化成了簡單的求解特征值和特征向量的問題很方便，但是，該匹配算法對提取特征點的準確度要求較高，因此，在進行特征點的提取時，一定要先對待匹配影像的形變以及噪聲等因素引起的特征點位的變化做相關的預測，以便選取合適的特征點提取算法，確保特征點提取的準確性。在進行基于譜分析方法的匹配時，以待匹配圖像的結構圖的矩陣為基礎來完成兩幅圖像匹配，而結構圖是以提取的特征點為依據的，因此，對特征點的提取要十分注意。

2.2.3 與基于灰度的圖像匹配技術實現及結果分析

1）基于灰度的圖像匹配實現。如圖6及表5所示，基于灰度的圖像匹配算法是以像素為基礎的，所以該算法實現較為簡單，但是計算量很大［12－15］。通過這一組實驗結果可知，隨著匹配模板尺寸的增大，即像元數量增多，匹配所用的時間就會越長，匹配誤差增大，匹配吻合度下降，效果變差。

圖6 基于灰度的圖像匹配結果

表5 基于灰度的圖像匹配結果分析

2）基于Laplace譜的點模式匹配實現。如圖7及表6所示，這一組基于Laplace譜的匹配技術的實現表明，該匹配算法把復雜的圖像信息轉化為簡單的相關矩陣求解問題，不僅使復雜的問題簡單化，在一定程度上減輕了計算負擔，且匹配精度高而穩(wěn)定。

圖7 基于Laplace譜的點模式匹配結果

表6 基于Laplace譜的點模式匹配結果分析

通過上述兩種不同匹配技術的實現對比可知，在一定程度上基于Laplace譜的匹配算法比基于灰度的圖像匹配算法減輕了計算負擔，節(jié)約了計算時間，提高了匹配的精度，且穩(wěn)定性較好。該算法的匹配精度滿足當前對圖像匹配精度［7］的要求。

3 結束語

本文實驗表明基于譜分析方法的點模式匹配算法在很好地概括影像中所包含的信息的前提下，把復雜的圖像簡化成簡單的求解特征值和特征向量的問題，在一定程度上使復雜的問題簡單化，減輕計算負擔，不僅在很大程度上減少工作量，而且解決傳統意義上基于圖像局部灰度信息匹配效果差的問題，很好地實現圖像的匹配。

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