一種加速圖像匹配的方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)提供一種加速圖像匹配的方法，包括：獲取待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像；對(duì)待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，獲得待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖；根據(jù)質(zhì)心算法計(jì)算出所述待測(cè)圖像灰度圖中的質(zhì)心點(diǎn)位置；根據(jù)所述質(zhì)心點(diǎn)位置確定搜索圖；通過圖像匹配算法計(jì)算出所述目標(biāo)圖像在所述搜索圖中的位置。本發(fā)明專利技術(shù)通過上述方法極大的減小了搜索圖的范圍，從而能夠精準(zhǔn)且快速地在搜索圖中確定目標(biāo)圖像的位置。且快速地在搜索圖中確定目標(biāo)圖像的位置。且快速地在搜索圖中確定目標(biāo)圖像的位置。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種加速圖像匹配的方法


[0001]本專利技術(shù)涉及圖像處理
，尤其涉及一種加速圖像匹配的方法。

技術(shù)介紹

[0002]圖像匹配技術(shù)是根據(jù)已知的圖像模塊在另一幅圖像中尋找相應(yīng)或相近模塊的過程。其中，已知的圖像模塊為圖，另一幅圖像為待測(cè)圖。圖像匹配技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別中的基本手段，在衛(wèi)星遙感、空間飛行器的自動(dòng)導(dǎo)航、機(jī)器人視覺、氣象云圖分析及醫(yī)學(xué)X射線圖片處理等許多領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。
[0003]常用的圖像匹配算法分為兩類：一是基于圖像幾何特征點(diǎn)的匹配，優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量較小，適用于幾何特征單一且明確的圖像；二是基于像素灰度值的匹配，優(yōu)點(diǎn)是匹配精度高，但是計(jì)算量較大。因此，現(xiàn)有技術(shù)中關(guān)于結(jié)構(gòu)特征多或結(jié)構(gòu)特征不明確且要求匹配精度高的圖像難以進(jìn)行快速準(zhǔn)確的匹配，不能夠滿足實(shí)際需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

[0004]基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問題，提供了一種加速圖像匹配的方法。
[0005]一種加速圖像匹配的方法，包括：獲取待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像；對(duì)待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，獲得待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖；根據(jù)質(zhì)心算法計(jì)算出所述待測(cè)圖像灰度圖中的質(zhì)心點(diǎn)位置；根據(jù)所述質(zhì)心點(diǎn)位置確定搜索圖；通過圖像匹配算法計(jì)算出所述目標(biāo)圖像在所述搜索圖中的位置。
[0006]在其中一個(gè)實(shí)施例中，在所述對(duì)待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，獲取待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖之后，在所述根據(jù)質(zhì)心算法計(jì)算出所述待測(cè)圖像的質(zhì)心點(diǎn)位置之前，還包括：分別對(duì)所述待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖構(gòu)建圖像金字塔，獲取待測(cè)圖像金字塔和目標(biāo)圖像金字塔。
[0007]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述分別對(duì)所述待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖構(gòu)建圖像金字塔包括：將所述目標(biāo)圖像灰度圖作為目標(biāo)圖像第一層，對(duì)所述目標(biāo)圖像灰度圖進(jìn)行向下采樣，獲取四層目標(biāo)圖像金字塔；將所述待測(cè)圖像灰度圖作為待測(cè)圖像第一層，對(duì)所述待測(cè)圖像灰度圖進(jìn)行向下采樣，獲取四層待測(cè)圖像金字塔；所述待測(cè)圖像第四層為待測(cè)圖像金字塔最高層。
[0008]在其中一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)所述待測(cè)圖像金字塔最高層的圖像進(jìn)行最大類間方差法全局閾值分割，剔除部分梯度較小的邊緣點(diǎn)。
[0009]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述質(zhì)心算法具體為：
[0010][0011]其中，(x
c
,y
c
)即為質(zhì)心點(diǎn)的坐標(biāo)，I
ij
為待測(cè)圖像灰度圖上每個(gè)像素點(diǎn)所接收的光強(qiáng)。
[0012]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述質(zhì)心點(diǎn)位置確定搜索圖包括：在所述待測(cè)圖像金字塔最高層，以所述待測(cè)圖像的質(zhì)心點(diǎn)為旋轉(zhuǎn)基準(zhǔn)點(diǎn)，設(shè)置旋轉(zhuǎn)角度為0～360
°
，構(gòu)建目標(biāo)圖像在旋轉(zhuǎn)角度范圍內(nèi)任意角度位置的最小外接矩形，且所述最小外接矩形的兩邊分別與待測(cè)圖像的兩坐標(biāo)軸平行，則所述最小外接矩形框定的范圍即為搜索圖。
[0013]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述圖像匹配算法包括：令S(x,y)是大小為m
×
n的搜索圖，T(x,y)是M
×
N的目標(biāo)圖像，在搜索圖中，以(i,j)為左上角，則有：
[0014][0015]其中，1≤i≤m-M+1，1≤j≤n-N+1；得到目標(biāo)圖像與搜索圖中各區(qū)域的誤差D(i,j)，取誤差值最小的D(i,j)，即可確定目標(biāo)圖像在搜索圖中的位置。
[0016]在其中一個(gè)實(shí)施例中，在所述待測(cè)圖像金字塔中，從待測(cè)圖像金字塔最高層向下逐層根據(jù)圖像匹配算法進(jìn)行匹配計(jì)算，計(jì)算量為：
[0017][0018]其中，o為待測(cè)圖像單行或單列計(jì)算量，d為待測(cè)圖像金字塔層數(shù)，為最頂層質(zhì)心計(jì)算量，a為較小常數(shù)，為頂層匹配計(jì)算量，為次頂層匹配計(jì)算量，4
×
(o)2為最底層匹配計(jì)算量。
[0019]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述圖像匹配算法還可以采用絕對(duì)誤差和算法或誤差平方和算法。
[0020]上述的一種加速圖像匹配的方法，通過獲取待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像，并對(duì)二者均進(jìn)行灰度化處理，獲取待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖，根據(jù)質(zhì)心算法計(jì)算出待測(cè)圖像灰度圖中的質(zhì)心點(diǎn)位置，根據(jù)質(zhì)心點(diǎn)位置確定搜索圖，通過圖像匹配算法計(jì)算出目標(biāo)圖像在搜索圖中的位置，通過上述方法極大的減小了搜索圖的范圍，從而能夠精準(zhǔn)且快速地在搜索圖中確定目標(biāo)圖像的位置。
附圖說明
[0021]圖1為一個(gè)實(shí)施例中一種加速圖像匹配的方法的流程示意圖；
[0022]圖2為一個(gè)實(shí)施例中的目標(biāo)圖像灰度圖；
[0023]圖3為圖2中目標(biāo)圖像灰度圖對(duì)應(yīng)的待測(cè)圖像灰度圖。
具體實(shí)施方式
[0024]為了使本專利技術(shù)的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面通過具體實(shí)施方式結(jié)合附圖對(duì)本專利技術(shù)做進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本專利技術(shù)，并不用于限定本專利技術(shù)。
[0025]在一個(gè)實(shí)施例中，如圖1所示，提供了一種加速圖像匹配的方法，包括：
[0026]步驟S101，獲取待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像。
[0027]具體地，待測(cè)圖像可以通過CCD探測(cè)器獲取，目標(biāo)圖像可以預(yù)先在系統(tǒng)中進(jìn)行設(shè)
定。
[0028]步驟S102，對(duì)待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，獲得待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖。
[0029]具體地，將獲取的待測(cè)圖像進(jìn)行灰度化處理，獲取待測(cè)圖像灰度圖，同時(shí)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，獲取目標(biāo)圖像灰度圖。
[0030]如圖2和圖3所示，分別為640*640大小的目標(biāo)圖像灰度圖和1280*1024大小的待測(cè)圖像灰度圖。
[0031]步驟S103，根據(jù)質(zhì)心算法計(jì)算出所待測(cè)圖像灰度圖中的質(zhì)心點(diǎn)位置。
[0032]具體地，根據(jù)質(zhì)心算法計(jì)算出待測(cè)圖像灰度圖中的質(zhì)心點(diǎn)具體位置，從而能夠根據(jù)質(zhì)心點(diǎn)的位置確定搜索圖。其中，質(zhì)心算法采用以下公式：
[0033][0034]其中，(x
c
,y
c
)即為質(zhì)心點(diǎn)的坐標(biāo)，I
ij
為待測(cè)圖像灰度圖上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)所接收的光強(qiáng)。
[0035]步驟S104，根據(jù)質(zhì)心點(diǎn)位置確定搜索圖。
[0036]具體地，在根據(jù)質(zhì)心算法計(jì)算出待測(cè)圖像灰度圖的質(zhì)心點(diǎn)位置之后，能夠根據(jù)以質(zhì)心點(diǎn)位置為中心，確定搜索圖的范圍。
[0037]步驟S105，通過圖像匹配算法計(jì)算出目標(biāo)圖像在搜索圖中的位置。
[0038]具體地，在確定搜索圖的范圍之后，能夠根據(jù)圖像匹配算法快速計(jì)算出目標(biāo)圖像在搜索圖中的位置，加速了在待測(cè)圖像中匹配目標(biāo)圖像的過程。
[0039]具體地，圖像匹配算法可以是：令S(x,y)是大小為m
×
n的搜索圖，T(x,y)是M
×
N的目標(biāo)圖像，在搜索圖中，以(i,j)為左上角，則有：
[0040][0041]其中，1≤i≤m-M+1，1≤j≤n-N+1；得到目標(biāo)圖像與搜索圖中各區(qū)域的誤差D(i,j)，取誤差值最小的D(i,j)，即可確定目標(biāo)圖像在搜索圖中的位置。
[0042]在本實(shí)施例中，通過獲取本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

【技術(shù)特征摘要】
1.一種加速圖像匹配的方法，其特征在于，包括：獲取待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像；對(duì)待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，獲得待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖；根據(jù)質(zhì)心算法計(jì)算出所述待測(cè)圖像灰度圖中的質(zhì)心點(diǎn)位置；根據(jù)所述質(zhì)心點(diǎn)位置確定搜索圖；通過圖像匹配算法計(jì)算出所述目標(biāo)圖像在所述搜索圖中的位置。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種加速圖像匹配的方法，其特征在于，在所述對(duì)待測(cè)圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，獲取待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖之后，在所述根據(jù)質(zhì)心算法計(jì)算出所述待測(cè)圖像的質(zhì)心點(diǎn)位置之前，還包括：分別對(duì)所述待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖構(gòu)建圖像金字塔，獲取待測(cè)圖像金字塔和目標(biāo)圖像金字塔。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種加速圖像匹配的方法，其特征在于，所述分別對(duì)所述待測(cè)圖像灰度圖和目標(biāo)圖像灰度圖構(gòu)建圖像金字塔，獲取待測(cè)圖像金字塔和目標(biāo)圖像金字塔包括：將所述目標(biāo)圖像灰度圖作為目標(biāo)圖像第一層，對(duì)所述目標(biāo)圖像灰度圖進(jìn)行向下采樣，獲取四層目標(biāo)圖像金字塔；將所述待測(cè)圖像灰度圖作為待測(cè)圖像第一層，對(duì)所述待測(cè)圖像灰度圖進(jìn)行向下采樣，獲取四層待測(cè)圖像金字塔；所述待測(cè)圖像第四層為待測(cè)圖像金字塔最高層。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種加速圖像匹配的方法，其特征在于，對(duì)所述待測(cè)圖像金字塔最高層的圖像進(jìn)行最大類間方差法全局閾值分割，剔除部分梯度較小的邊緣點(diǎn)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種加速圖像匹配的方法，其特征在于，所述質(zhì)心算法具體為：其中，(x
c
,y
c
)即為質(zhì)心點(diǎn)的坐標(biāo)，I
ij

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：馬曉燠，楊奇龍，樊志華，李成平，游雙慧，賈天豪，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：重慶連芯光電技術(shù)研究院有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：