图像配准技术专利申请分析

孙慧静 张 罗（国家知识产权局专利局专利审查协作河南中心，河南郑州450002）

图像配准技术专利申请分析

孙慧静 张 罗
（国家知识产权局专利局专利审查协作河南中心，河南郑州450002）

随着图像处理的发展，人们对图像配准的精度和实时性提出了较高的要求。图像配准作为图像处理中的关键部分，本文给出了图像配准技术方面的专利申请量趋势、申请人类型并着重对图像配准领域的重要申请人进行了介绍，分析了图像配准专利申请集中的方向。

图像配准；精度；实时性

1 图像配准专利申请基本情况

图像配准作为图像处理的重要步骤，将两幅甚至多幅图像进行对准，寻求图像之间的最优变换模型，估计最佳变换参数，然后根据所估计出来的参数校准图像的空间位置，使两幅或多幅图像在空间位置上对齐[1]。为了获得图像配准相关技术的专利申请情况，本文选用S系统，选择相关的关键词对相关专利库进行统计分析，分析结果如图1所示。

2 图像配准发展历程

图像配准算法归纳起来可分为三类：基于灰度信息、基于特征和基于变换域的方法，下面分别介绍三种方法的专利申请。

2.1 基于灰度信息的方法

该方法主要是利用图像整体的灰度来进行配准，算法的优点是简单容易实现。缺点就是计算量太大，配准速度较慢。CN102750537A利用SIFT和归一化互相关方法建立两幅影像的初始相关，剔除误匹配点，从而实现两幅图像的配准，提高了图像的配准精度。CN103714547A利用互相关系数的平方值作为相似性度量函数，提取当相似性度量函数达到最大值时的配准结果参数，对互相关系数进行了改进，可以降低算法的复杂度。CN103679714A将梯度与互相关信息结合实现图像的配准，都是基于互相关算法的改进，提高了配准的精度。另外，基于互信息的配准也是灰度信息方法的一种，是目前最常用的配准方法之一，主要用于医学配准中。公开号为CN1631321A的专利申请介绍了基于互信息的多模态医学图像配准方法，该方法通过互信息最大化方法实现了待配准图像的配准，描述了利用互信息实现互信息快速鲁棒的多模态医学图像配准。CN102622759A尝试联合灰度方法对互信息配准进行改进，使得在配准过程中较少落入局部极值点，具有很好的鲁棒性，获得了相对较好的精度；CN103886586A提供了一种基于互信息和梯度信息相结合的医学图像配准方法，主要通过对互信息相似度进行加权以及将梯度模的差值加入梯度相似度中，可以有效地解决医学图像配准算法的精度低、鲁棒性不好的问题。CN103839265A、CN103236048A等都是对互信息算法的改进，其最终目的都是为了提高配准的精度，增强配准的鲁棒性。

图1

2.2 基于特征的方法

基于特征的方法主要是利用图像的某些特定特征进行配准，根据图像不同的特征，学者们提出了很多不同的图像配准算法，常见的特征包括线特征和点特征。EP053011029公开了一种基于点的弹性配准方法，利用SIFT算法在第一图像内识别多个重要的特征，然后在源图像区域内最突出的SIFT特征上放置单个控制点，并确定关于该单个控制点的最佳参数设置，用以执行关于该第一图像的弹性变形，以便优化相似性度量，该方法提供了一种高速、高质量的配准方法。CN101655982A提供了一种基于Harris角点的图像配准方法，计算待配准图像的尺度空间并在尺度空间求取Harris角点，用仿射形态修改技术对尺度空间的Harris角点进行迭代处理，对特征点使用描述子和匹配方法进行匹配，实现图像的配准，本方法能够获得较高的匹配精度。基于点特征的算法的优点是灵活性好，错误率低，缺点是在大数据量的应用中，需要耗费大量的人力，自动化程度低。

2.3 基于变换域的方法

该方法不同于传统的在空域中进行的配准，而是在变换域中进行图像配准，最显著的就是基于傅里叶变换的图像配准算法，硬件实现比较方便。

2.3.1 基于傅立叶变换的方法

相位相关算法是典型的基于变换域的算法，主要是针对存在平移变换的图像。随后，研究人员在相位相关算法的基础上，US6266452B1提出了能对仿射变换图像进行配准的Fourier-Mellin算法,解决了平移、旋转和缩放图像间的配准问题。CN102521834是一种增加了旋转转换的扩展相位相关方法,如果图像的尺度改变是已知的，图像可以联合傅里叶变换频谱幅度的对数极坐标映射和相位相关进行配准。CN104050631A在Fourier Mellin算法的基础上，提出了伪极傅里叶变换的图像配准，大大减少了坐标转换间的误差。CN102521834A公开了一种采用对数极坐标表示的分数阶傅里叶变换的图像配准方法，利用分数阶傅里叶变换进行图像配准的研究，同时利用了图像的时频域信息。随后，CN1047050631A也成功利用分数阶傅里叶变换对低剂量CT图像进行了配准。

2.3.2 基于小波变换的图像配准算法

CN101238993A公开了一种非刚体图像配准方法，该方法用整数提升小波多分辨分析的方法减少计算量，在不降低配准精度的条件下，减少了计算量。

2.3.3 基于Gabor域

CN103971364A公开了一种基于加权Gabor小波特征和两极聚类的遥感图像变化检测方法，根据遥感图像类型产生差异图像，对差异图像进行Gabor小波变换，提取差异图像Gabor小波变换的多尺度和多方向特征，设计加权系数，获得变化检测结果。CN104732532A公开了一种遥感卫星多光谱图像配准方法，提取遥感图像的Gabor域特征，解决了大幅面遥感图像不同区域存在不同程度畸变的问题。

3 皇家飞利浦专利技术发展历程

皇家飞利浦于2004年开始着手医学图像配准专利的申请，CN1890689A介绍了一种弹性的图像配准，提供了一种非刚性配准的方法，可以降低人工对准的复杂度。CN1890693A、CN101341514A、CN101305395A公开了一种基于点的自适应弹性图像配准方法，该方法不需要地标对应，能够自动找到控制点的最佳位置。EP043007632公开了一种用于医学图像配准的通用变换滤波合成方法，使用低通滤波核心过滤将被配准的第一和第二图像，该低通滤波核心具有尖锐的中心峰值和远离该中心峰值的缓慢衰减。该装置确定将过滤的第一图像转变成过滤的第二图像的映射函数，实现图像的配准。US61014464公开了一种基于相位一致性的图像配准方法，包括将第一图像的第一子部分与第二图像的对应的第二子部分配准，并且将第二图像的第二子部分与第一图像的对应的第三子部分配准。第一子部分包含第一感兴趣对象，并且第三子部分包含第三感兴趣对象。该方法还包括当第一和第三感兴趣对象充分相似时减小第一子部分的尺寸。该方法还包括重复配准第一子部分、配准第二子部分以及减小第一子部分的尺寸的步骤直到第一和第三对象不充分相似为止。

飞利浦的专利技术主要侧重于医学图像配准，其大部分的方法都是为了减轻人工对准的工作负担，利用医学设备快速实现图像的配准。近几年，飞利浦的全球专利申请量都是偏向于快速医学图像配准的应用，而不只是理论算法的研究。

4 结语

在国内，目前，图像配准的研究主要集中于高校研究，代表有重庆大学、东南大学、电子科技大学等。其研究目标主要分为两个方向：（1）高配准精度；（2）低时间复杂度。高校的研究一般都是偏理论方向，没有考虑到实际应用中算法的复杂度，与实际应用还存在一定的差距。

［1］张锐娟.图像配准理论及算法研究［D］.中国优秀硕士学位论文全文数据库，2009.

［2］刘斌等.图像配准的小波分解方法［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2003，15（9）：1070-1073.

［3］郭晓洁等.基于Gabor滤波器组的自适应图像配准计算［J］.云南大学学报，2009，31（S1）：9-12.

Patent Analysisof Image Registration Technology

Sun Huijing Zhang Luo
(PatentExamination Cooperation Henan Centerof the PatentOffice,SIPO,Zhengzhou Henan 450002)

With the developmentof image processing,the demand for accuracy and instantaneity of image processing hasbeen increasing.Image registration isa key role of image processing.This paper introduces the trend ofpatentap⁃plication and the type of applicants,and especially emphasizes the application situation of the importantapplicants. Furthermore,the intensive direction of importantapplicants isanalyzed in thispaper.

image registration;accuracy;real-time

TP391.41

A

1003-5168（2017）07-0054-03

2017-4-25

孙慧静（1989.10-），女，硕士研究生，审查员，研究方向：图像处理；张罗（1991.09-）,女，硕士研究生，审查员，研究方向：商业方法。