一种抵抗形变的图像匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种抵抗形变的图像匹配方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对两幅输入图像分别进行二值化处理，从中确定参考图像与待匹配图像，对于参考图像与待匹配图像，利用不同的采样间距进行采样，得到相应的多个采样点；步骤2：从待匹配图像的采样点中依次确定每个参考图像采样点的K1个候选对应点；步骤3：从参考图像中每个采样点的K1个候选对应点中确定K2个更为精细的候选对应点，其中，K2<K1；步骤4：运用偏移量准则，从参考图像中每个采样点的K2个候选对应点中确定一个精确的对应点。本发明专利技术运用了图像的全局信息，同时充分利用形变图像的局部特征并结合偏移量准则逐级缩小范围，对于各种形变图像表现出很好的匹配效果。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，该方法包括以下步骤：步骤1：对两幅输入图像分别进行二值化处理，从中确定参考图像与待匹配图像，对于参考图像与待匹配图像，利用不同的采样间距进行采样，得到相应的多个采样点；步骤2：从待匹配图像的采样点中依次确定每个参考图像采样点的K1个候选对应点；步骤3：从参考图像中每个采样点的K1个候选对应点中确定K2个更为精细的候选对应点，其中，K2<K1；步骤4：运用偏移量准则，从参考图像中每个采样点的K2个候选对应点中确定一个精确的对应点。本专利技术运用了图像的全局信息，同时充分利用形变图像的局部特征并结合偏移量准则逐级缩小范围，对于各种形变图像表现出很好的匹配效果。【专利说明】
本专利技术涉及图像处理和计算机视觉
，特别涉及一种抵抗形变的图像匹配 (Deformation Invariant Image Matching)方法。
技术介绍
寻找形状之间的对应关系是图像处理和计算机视觉领域中的一个基本问题，从机 器人到医疗成像都具有广泛的应用。非仿射形变的出现是一项极具挑战的图像扰动因素。 透视投影下的视角变化或者形变物体的各类变化都能够引起非仿射形变。很长一段时间以 来，人们都在努力探索此类形变不变量的表示方式，并试图将其用于检测、识别、跟踪等实 际问题中。 在大量相关研究中都使用到了内蕴几何（intrinsic geometry)这一概念。内蕴几 何是在非刚性弯曲和其他类型的变换下保持不变的几何结构的统称。在F. M6moli、A. Elad、 N.Thorstensen等人以及后续的研究中，提出使用内蕴度量的失真来衡量对应关系。在几何 条件下，严格找出一个具有最小失真的对应关系并将其转化为一个优化问题。一些特别有 用的最小失真对应问题还可以被简化为二次分配问题（QAP)，但是，二次分配问题的组合性 质使得这类问题面临计算量的挑战。 现有的大多数图像匹配方法都是寻找能够抵抗旋转、平移等因素的图像描述 子，例如 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、GLOH (Geodesic Location and Orientation Histogram)、shape context 和 geometric filter 等。为 了解决一般性的形变 问题，Ling提出了一种抵抗形变的图像描述子GIH(Geodesic Intensity Histogram)并取 得了较好的效果，但是它存在两个缺陷。首先，它假定沿不同方向的形变都是各向同性的， 而这个假设在实际应用中通常都无法满足；其次，形变不变量的获得以降低区分力为代价， 所获得的特征基本上失去了支撑区域内所有的方向信息。 总体来看，目前现有的方法存在计算量大、局部区分力不强、不能完全适应实际问 题的需要等问题。所以，有必要研究一种方法，可以有效地处理形变问题，实现形变图像的 高准确率匹配。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种适用于形变图像的匹配方法，解决同时满足有效、准 确、区分力强三个要求的技术问题。 为实现上述目的，本专利技术提出了，该方法包括以下 步骤： 步骤1 :对两幅输入图像分别进行二值化处理，并从中确定参考图像与待匹配图 像，对于所述参考图像与待匹配图像，利用不同的采样间距进行采样，得到相应的多个采样 占. 步骤2 :从待匹配图像的采样点中依次确定每个参考图像采样点的&个候选对应 占- ^ \\\ ? 步骤3 :从所述参考图像中每个采样点的&个候选对应点中确定K2个更为精细的 候选对应点，其中，K2〈Ki ; 步骤4 :运用偏移量准则，从所述参考图像中每个采样点的K2个候选对应点中确 定一个精确的对应点，完成图像的匹配。 本专利技术所提出的抵抗形变的图像匹配方法，不仅运用了图像的全局信息，同时充 分利用形变图像的局部特征并结合偏移量准则逐级缩小范围，算法中还对局部平移的情况 做了相应处理，所以对各种形变图像表现出很好的匹配效果。 【专利附图】【附图说明】 图1是本专利技术抵抗形变的图像匹配方法的流程图。 【具体实施方式】 为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照 附图，对本专利技术进一步详细说明。 图1为本专利技术抵抗形变的图像匹配方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步 骤： 步骤1 :对两幅输入图像分别进行二值化处理，并从中确定参考图像与待匹配图 像，对于所述参考图像与待匹配图像，利用不同的采样间距进行采样，得到相应的多个采样 占. 步骤2 :从待匹配图像的采样点中依次确定每个参考图像采样点的Ki个候选对应 占. 步骤3 :从所述参考图像中每个采样点的&个候选对应点中确定K2个更为精细的 候选对应点，其中，Κ? ; 步骤4 :运用偏移量准则，从所述参考图像中每个采样点的K2个候选对应点中确 定一个精确的对应点，从而完成图像的匹配。 下面对于本专利技术技术方案中所涉及的各个步骤进行详细说明。 所述步骤1进一步包括以下步骤： 步骤la :采用0STU算法对于输入图像进行二值化处理，得到相应的二值化图像； 步骤lb :将两幅二值化图像分别确定为参考图像和待匹配图像； 步骤lc :对于所述参考图像，分别以采样间距dl和d2进行采样，对于所述待匹 配图像，分别以采样间距dl和d3进行采样，其中，（11〈(13〈(12，为了方便说明，分别称之为 dl-采样点、d2-采样点和d3-采样点，在本专利技术一实施例中，dl取为4, d2取为18, d3取为 12〇 所述步骤2进一步包括以下步骤： 步骤2a :分别以所述参考图像中的d2-采样点和待匹配图像中的d3-采样点为圆 心，以R为半径建立圆形区域； 步骤2b :针对每个圆形区域生成对数极坐标直方图； 所述步骤2b包括以下步骤： 步骤2bl，把logR和圆形区域的圆周角度分别等分为h区间和1区间，即把所述圆 形区域共分为h*l个区间； 在本专利技术一实施例中，h取为5, 1取为12,这样，圆形区域就被分为60个区间。 步骤2b2,在每个区间内统计像素点的个数并生成直方图； 以某一采样点Pi为例，以其为圆心的圆形区域中的第k个区间上的直方图表示 为： hjk) = #{q 尹 pr (q-pD e bin(k)}, 其中，#{.}表示计算其中的元素个数，q代表图像上的另一像素点，运算符"："表 示#{.}针对的对象为同时满足"："左右两边规定的像素点，bin(k)表示第k个区间。 步骤2b3,对于得到的直方图进行归一化处理，得到该圆形区域对应的对数极坐标 直方图。 步骤2c :将所述参考图像中每个d2-采样点的直方图依次与待匹配图像中所有 d3-采样点的直方图进行匹配，从待匹配图像的d3-采样点中选出&个候选对应点。 所述步骤2c包括以下步骤： 步骤2cl，利用下式对于参考图像中的第i个d2-采样点与待匹配图像中的第j个 d3-采样点的直方图进行匹配性度量： 【权利要求】1. ，其特征在于，该方法包括以下步本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种抵抗形变的图像匹配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：对两幅输入图像分别进行二值化处理，并从中确定参考图像与待匹配图像，对于所述参考图像与待匹配图像，利用不同的采样间距进行采样，得到相应的多个采样点；步骤2：从待匹配图像的采样点中依次确定每个参考图像采样点的K1个候选对应点；步骤3：从所述参考图像中每个采样点的K1个候选对应点中确定K2个更为精细的候选对应点，其中，K2<K1；步骤4：运用偏移量准则，从所述参考图像中每个采样点的K2个候选对应点中确定一个精确的对应点，完成图像的匹配。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，黄永祯，曹迪，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11