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圖像配準(zhǔn)專利分析與技術(shù)發(fā)展

2018-05-07 06:52:04王佳楠

王佳楠

摘 要:圖像配準(zhǔn)(Image registration)指將不同時(shí)刻、不同采集設(shè)備或者在不同條件下,如角度、位置等,獲得的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的過(guò)程。目前,圖像配準(zhǔn)技術(shù)已被廣泛地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞:圖像配準(zhǔn) 匹配 專利分析

中圖分類號(hào):TP317 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2018)01(a)-0103-02

1 圖像配準(zhǔn)的發(fā)展歷史及現(xiàn)狀分析

圖像配準(zhǔn)起源于美國(guó),20世紀(jì)70年代美國(guó)提出將圖像配準(zhǔn)運(yùn)用于飛行器導(dǎo)航、導(dǎo)彈制導(dǎo)等領(lǐng)域。80年代,圖像配準(zhǔn)技術(shù)逐步受到國(guó)內(nèi)外的廣泛關(guān)注,中外學(xué)者開始對(duì)圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行深入的研究,在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,如醫(yī)學(xué)圖像診斷、計(jì)算機(jī)視覺、遙感檢測(cè)、汽車視覺等領(lǐng)域。近來(lái),尋找一種在醫(yī)學(xué)圖像、遙感、計(jì)算機(jī)視覺等諸多領(lǐng)域通用的有效圖像配準(zhǔn)技術(shù)是正在積極探索和研究的課題。目前3D數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)成為學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)之一,圖像配準(zhǔn)的高精度、圖像配準(zhǔn)算法的強(qiáng)魯棒性、圖像配準(zhǔn)算法的配準(zhǔn)速度以及圖像配準(zhǔn)的自動(dòng)化一直以來(lái)都是圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域所不斷追求的目標(biāo)。

2 專利申請(qǐng)情況分析

2.1 申請(qǐng)地域分布

全球涉及圖像配準(zhǔn)的申請(qǐng)約2600件,對(duì)申請(qǐng)?zhí)柷皟晌粐?guó)家/地區(qū)代碼進(jìn)行統(tǒng)計(jì),可以得到圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域?qū)@暾?qǐng)的全球分布情況。各國(guó)家按照申請(qǐng)量進(jìn)行排名,統(tǒng)計(jì)出排名前12位的國(guó)家如圖1所示,排名前八位的分別為美國(guó)、中國(guó)、日本、國(guó)際局、歐洲、韓國(guó)、德國(guó)、俄羅斯,而美、中、日三國(guó)的申請(qǐng)量分別占申請(qǐng)總量的33.77%、31.89%和28.79%,總數(shù)占比達(dá)到90%。由此可見,圖像配準(zhǔn)技術(shù)在美、中、日3個(gè)國(guó)家的研究比較廣泛。

2.2 申請(qǐng)量趨勢(shì)分析

圖2示出了全球、國(guó)內(nèi)以及國(guó)外關(guān)于圖像配準(zhǔn)專利申請(qǐng)量的趨勢(shì)。從圖中數(shù)據(jù)來(lái)看,關(guān)于圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的專利申請(qǐng)總量是呈上升趨勢(shì)的,到2014—2015年達(dá)到最高,之后開始趨于平穩(wěn);國(guó)外申請(qǐng)量一直處于平穩(wěn)增長(zhǎng)的狀態(tài);我國(guó)申請(qǐng)量自2002年開始增長(zhǎng),2011年開始快速增長(zhǎng),到2014年增長(zhǎng)的最高值后趨于穩(wěn)定;從上述數(shù)據(jù)可以看出圖像配準(zhǔn)的技術(shù)在我國(guó)起步較晚,但是后期增長(zhǎng)比較快,說(shuō)明圖像配準(zhǔn)技術(shù)目前在我國(guó)已得到比較廣泛普及。

2.3 國(guó)內(nèi)主要申請(qǐng)人分布

首先分析了國(guó)內(nèi)申請(qǐng)的申請(qǐng)人情況,國(guó)內(nèi)圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的申請(qǐng)人主要為外國(guó)公司申請(qǐng)和國(guó)內(nèi)高校申請(qǐng),其中國(guó)內(nèi)高校申請(qǐng)量較高的西安電子科技大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所以及南方醫(yī)科大學(xué)的申請(qǐng)量分別為第二、第三和第五位;國(guó)外公司申請(qǐng)量較高的皇家飛利浦電子股份有限公司、皇家飛利浦有限公司和三星電子株式會(huì)社分別排名第一、第四和第六位。國(guó)內(nèi)申請(qǐng)人和國(guó)外申請(qǐng)人類別差異的主要原因在于:圖像配準(zhǔn)技術(shù)在國(guó)內(nèi)主要還處于研發(fā)階段,沒有廣泛地推廣普及、與產(chǎn)業(yè)相結(jié)合(見圖3)。

3 專利技術(shù)發(fā)展分析

通過(guò)對(duì)所統(tǒng)計(jì)的專利申請(qǐng)的技術(shù)分析,可以發(fā)現(xiàn)所用到的配準(zhǔn)技術(shù)大體可以歸為三類:基于灰度信息的方法、基于變換域的方法、以及基于特征的方法。通過(guò)對(duì)2000—2016年間的國(guó)內(nèi)圖像配準(zhǔn)605件專利申請(qǐng)的技術(shù)分析,按照其所使用的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可知:基于特征方法的申請(qǐng)為328件,其中使用單一特征匹配的為203件,與其他方法混合使用的125件;基于變換域方法的申請(qǐng)為187件,其中69件使用單一的變換域方法,118件與其他方法混合使用;基于灰度信息方法的申請(qǐng)為132件,其中使用單一方法的為53件,與其他方法混合使用的為79件。在統(tǒng)計(jì)中發(fā)現(xiàn),還有111件申請(qǐng)所使用的方法無(wú)法歸納到上述3種方法中,經(jīng)過(guò)人工篩選,發(fā)現(xiàn)有一部分是統(tǒng)計(jì)方式導(dǎo)致的錯(cuò)誤,另一部分為申請(qǐng)人新提出的或?qū)⑾嘟I(lǐng)域的方法運(yùn)用到圖像配準(zhǔn),此類方法還沒有進(jìn)行明確的分類。

由上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以看出,在圖像配準(zhǔn)中,基于特征匹配的方法是最受歡迎的圖像配準(zhǔn)方法,其具有計(jì)算速度快的特點(diǎn);基于灰度信息的雖然是最早發(fā)展起來(lái)的圖像配準(zhǔn)技術(shù),但是發(fā)展速度不及其他方法。通過(guò)篩查近5年的專利申請(qǐng),會(huì)發(fā)現(xiàn)基于混合模型的申請(qǐng)?jiān)絹?lái)越多,它結(jié)合了基于灰度信息/變換域的配準(zhǔn)和基于特征的配準(zhǔn)兩類方法的優(yōu)點(diǎn),既具有前者配準(zhǔn)精度高的優(yōu)點(diǎn),又具有后者計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn),而且對(duì)圖像灰度變化、旋轉(zhuǎn)和縮放等具有不變性。

4 結(jié)語(yǔ)

圖像配準(zhǔn)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感測(cè)量等領(lǐng)域都具有著廣泛的應(yīng)用,根據(jù)具體應(yīng)用目的的不同,所涉及的配準(zhǔn)技術(shù)側(cè)重也不同,有的側(cè)重于通過(guò)變換結(jié)果融合待配準(zhǔn)圖像,有的側(cè)重于研究變換本身以獲得對(duì)象的一些力學(xué)屬性。20世紀(jì)以來(lái)醫(yī)學(xué)成像和遙感影像經(jīng)歷了從靜態(tài)到動(dòng)態(tài),從形態(tài)到功能,從平面到立體的飛速發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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