1.一种融合特征配准与形变优化的数字印刷图像配准方法，其特征在于，包括：首先利用特征提取算法实现印前原图与印刷图像之间的全局配准，再结合形变估计算法进行局部形变优化；在全局配准阶段自适应引入缩小因子；在局部形变优化阶段，对印前原图进行超像素分割，根据印刷图像与印前原图的对应超像素区域的差值信息，引入非线性的亮度补偿机制；

所述自适应引入缩小因子，具体步骤包括：

1.1) 选择印前原图长、宽中较小的值，用240除以该值，所得结果即为初始缩小因子；

1.2) 根据缩小因子 得到对应缩小仿射矩阵 以及相应的放大仿射矩阵 ，根据缩小仿射矩阵S对待配准印刷图像与印前原图进行尺寸重定后进行全局配准；

1.3) 计算全局配准结果与印前原图的相关系数CC值，如果CC值超过设定阈值，则输出全局配准结果；如果未超过设定阈值，则将缩小因子增大一倍，然后重复步骤1.2) 和1.3)，直至CC值超过所述设定阈值，输出符合要求的全局配准结果；

所述非线性的亮度补偿机制，具体包括：

3.1) 通过超像素分割算法将印前原图中的像素组合成具有相似性质的更大区域，分别对具有相似性质的区域进行亮度补偿，具体的，根据印前原图 与全局配准结果 的差值信息 ，对印前原图进行亮度补偿， ，其中所述为 上以点 所在超像素区域的像素平均值， 作为点的亮度补偿值，为补偿系数，取值范围为0.8 1.2；

~

3.2)  得到亮度补偿后的印前原图像 与全局配准结果 的帧间差;  亮度补偿后的印前原图梯度信息

；

3.3) 根据形变估计算法有， ，经过泰勒展开，，从而得到， ；为印前原图与印刷图

像之间点的偏移量；

3.4)  将全局配准结果的梯度加入偏移量的计算中，得到每个像素点的偏移量，，

，

其中 是加入亮度补偿后计算的结果，是 上点 处的值，和 分别是加入亮度补偿后的印前原图上点 处 方向和 方向的梯度， 和 分别是全局配准图上点 处 方向和 方向的梯度，为归一化因子，用于控制偏移量大小。

2.根据权利要求1所述的融合特征配准与形变优化的数字印刷图像配准方法，其特征在于，所述相关系数CC值，具体为：，

CC的值范围从‑1到1，其中1代表完全匹配，0表示无相关性，而‑1指完全负相关；其中所述N为像素总数， 为印前原图中第i个像素点的像素值， 为印前原图像所有像素点强度值的平均值， 为全局配准结果中对应第i个像素点的强度值， 为全局配准结果所有像素点强度值的平均值。

3.根据权利要求1所述的融合特征配准与形变优化的数字印刷图像配准方法，其特征在于，所述1.2）中具体包括：

2.1) 采用所述缩小仿射矩阵 ，对印前原图O以及印刷图像P进行尺寸重定，同时，更新印刷图像空间位置矩阵，记 ，为尺寸重定前印刷图像的空间位置矩阵；

2.2) 通过特征提取算法提取尺寸重定后的印前原图以及印刷图像的特征点，对特征点进行定位，确定特征点的方向，对特征点进行描述，并进行特征匹配；

2.3) 通过随机样本共识(RANSAC)得到尺寸重定后的印前原图以及印刷图像的仿射变换系数，得到应用变换矩阵 ；

2.4) 通过矩阵计算，得到全局配准后的印刷图像空间位置矩阵 ，即有：，由此得到最终应用变换矩阵 ，最终

通过M对印刷图像P进行仿射变换，得到全局配准结果G。

4.根据权利要求1所述的融合特征配准与形变优化的数字印刷图像配准方法，其特征在于，所述形变估计算法采用Active Demons算法，全局配准结果 视为印前原图 的轻微移动变形后的一帧图，时刻印前原图 上点 的亮度值为 ，则有; 即通过印前原图O的梯度信息 、印前原图O与全局配准结果G的差值信息 能够计算印前原图与印刷图像之间点的偏移量 ，所述 为 与 的差值信息： ，引入非线性亮度补偿机制以消除印前原图O与全局配准结果G存在的非线性亮度差异给形变估计所造成的误差。

5.根据权利要求1所述的融合特征配准与形变优化的数字印刷图像配准方法，其特征在于，根据所述偏移量 对全局配准结果 进行局部形变优化调整，得到最终的配准结果图。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑5任一项所述的融合特征配准与形变优化的数字印刷图像配准方法。

7.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1‑5任一项所述的融合特征配准与形变优化的数字印刷图像配准方法。