Python中基于区域相似度计算器的图像配准算法

图像配准是图像处理领域中的一个关键问题，它的目标是将一组输入图像进行对齐，以便于进行后续的分析和处理。基于区域相似度的图像配准算法是一种常见的图像配准方法，它通过比较输入图像区域的相似度来找到最佳的配准位置。

下面，我们将介绍如何使用Python实现一个简单的基于区域相似度的图像配准算法，并提供一个使用例子。

首先，我们需要导入必要的库和模块，包括numpy、scipy、matplotlib和OpenCV。我们还需要一个辅助函数来将图像从BGR颜色空间转换为灰度颜色空间。

import numpy as np
import cv2
from scipy.ndimage import correlate
import matplotlib.pyplot as plt

def rgb2gray(img):
    return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们定义一个函数来计算图像区域之间的相似度。在这个例子中，我们使用相关系数作为相似度的度量。

def region_similarity(region1, region2):
    return np.corrcoef(region1.flatten(), region2.flatten())[0, 1]

然后，我们定义一个函数来执行图像配准。这个函数将输入图像和参考图像作为参数，并返回配准后的图像。

def image_alignment(input_img, reference_img, region_size=32):
    input_gray = rgb2gray(input_img)
    reference_gray = rgb2gray(reference_img)
    
    input_regions = []
    reference_regions = []
    
    for i in range(0, input_gray.shape[0], region_size):
        for j in range(0, input_gray.shape[1], region_size):
            input_region = input_gray[i:i+region_size, j:j+region_size]
            reference_region = reference_gray[i:i+region_size, j:j+region_size]
            input_regions.append(input_region)
            reference_regions.append(reference_region)
    
    best_offsets = []

    for input_region in input_regions:
        similarities = []
        for reference_region in reference_regions:
            similarities.append(region_similarity(input_region, reference_region))
        best_offsets.append(np.argmax(similarities))

    input_corners = []
    reference_corners = []

    for i, input_region in enumerate(input_regions):
        x = i % int(input_gray.shape[1] / region_size)
        y = int(i / (input_gray.shape[1] / region_size))
        input_corners.append((x*region_size, y*region_size))
        ref_x = best_offsets[i] % int(reference_gray.shape[1] / region_size)
        ref_y = int(best_offsets[i] / (reference_gray.shape[1] / region_size))
        reference_corners.append((ref_x*region_size, ref_y*region_size))

    H, _ = cv2.findHomography(np.array(input_corners), np.array(reference_corners))

    aligned_img = cv2.warpPerspective(input_img, H, (reference_img.shape[1], reference_img.shape[0]))

    return aligned_img

最后，我们使用一个简单的例子来演示图像配准算法的使用。我们先读取输入图像和参考图像，并显示它们。

input_img = cv2.imread('input.jpg')
reference_img = cv2.imread('reference.jpg')

plt.subplot(121)
plt.imshow(cv2.cvtColor(input_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Input Image')

plt.subplot(122)
plt.imshow(cv2.cvtColor(reference_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Reference Image')

plt.show()

 

最后，我们调用图像配准函数来对输入图像进行配准，并显示配准后的图像。

aligned_img = image_alignment(input_img, reference_img)

plt.imshow(cv2.cvtColor(aligned_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Aligned Image')
plt.show()

使用这个简单的基于区域相似度的图像配准算法，我们可以轻松地将输入图像与参考图像进行对齐，以便于进行后续的分析和处理。