【技术实现步骤摘要】
模板图像匹配矫正方法
本申请涉及图像处理
，具体涉及一种模板图像匹配矫正方法。
技术介绍
随着智能手机、数字相机、手提电脑等移动拍照设备与图像识别的不断发展与应用，外部数字影像信息的获取与智能化分析变得愈发简单与方便化，这为使用移动拍照设备与光学字符识别技术(OCR)对纸质文档数据进行快速的采集、备份、自动化识别与分析等提供了新的方法与途径。然而，使用移动拍照设备采集的文档图像中文档会因文档的摆放姿态与拍摄的角度产生透视倾斜变形，该变形是文档图像变形中最为常见的变形类型，其在一般的手工拍摄场景下通常难以避免甚至不可避免，这将会对后续的文字与其它内容的检测、OCR识别、文档图像的版面分析等带来困难，因此在进行后续的处理之前需要对文档图像进行透视倾斜矫正恢复。文档图像透视倾斜变形的矫正普遍采用“四点法”，不同方法的区别一般在于所使用的获取“四点”的方法不同，其通过寻找图像矫正前与矫正后对应的图像文档中的四个角点来达到矫正目的，但如何准确的定位到文档的四个角点并实现通用化的透视倾斜文档图像矫正一直是难以攻克的难点。现...
【技术保护点】
1.一种模板图像匹配矫正方法，其特征在于，包括：/n矫正模板图像制作；/n特征点检测与特征点描述；/n特征点匹配；/n单应矩阵估计；/n文档图像矫正。/n
【技术特征摘要】
1.一种模板图像匹配矫正方法，其特征在于，包括：
矫正模板图像制作；
特征点检测与特征点描述；
特征点匹配；
单应矩阵估计；
文档图像矫正。
2.根据权利要求1所述的模板图像匹配矫正方法，其特征在于，在所述特征点匹配之前，所述方法还包括：
特征点先验过滤；
特征点迭代匹配过滤。
3.根据权利要求1所述的模板图像匹配矫正方法，其特征在于，所述矫正模板图像制作，包括：选取一张领域内的透视倾斜文档图像，通过交互式选取其四个顶点，通过透视变换将其矫正得到文档图像的正向平行视图图像。
4.根据权利要求1所述的模板图像匹配矫正方法，其特征在于，所述特征点检测包括将矫正模板图像与待矫正文档图像输入BRISK算法中进行特征点检测；所述特征点描述包括：
将BRISK特征点检测器的检测过程用P，D＝fBRISK(I)表示，则其输入为图像I、输出为检测出的特征点坐标序列P与相应的特征点描述子序列D；记正向文档图像为IT、待矫正文档图像为IR，并记两者经过BRISK算法得到的特征点序列与描述子序列分别为PT、DT与PR、DR，则两者的特征点检测过程分别由以下两个公式进行表示
PT，DT＝fBRISK(IT)，
PR，DR＝fBRISK(IR)，
。
5.根据权利要求1所述的模板图像匹配矫正方法，其特征在于，所述特征点匹配包括：将特征点暴力匹配算法记为函数PPair12＝fBF(P1，D1，P2，D2)，则其输入为两幅图像的特征点P1、P2与对应的特征点描述子D1，D2，输出为成对的特征点序列PPair12；
若矫正模板图像与待矫正文档图像之间匹配的特征点对序列为PPairTR，则PPairTR由公式
PPairTR＝fBF(PT，DT，PR，DR)
表示；
若dT与dR为正向文档图像与待矫正文档图像的两个描述子，则两者的汉明距离由公式
dT∈DT，dR∈DT，n＝512
表示，
其中，表示异或运算。
6.根据权利要求1所述的模板图像匹配矫正方法，其特征在于，所述单应矩阵估计包括：
设矫正模板图像上的一点Pt坐标为(xt，yt)、与Pt相对应的待矫正文档图像的一点Pr的坐标为(xr，yr)，并设Pr变换到Pt的单应变换矩阵为Hr2t，Hr2t由公式(14)表示，则在齐次坐标下Pr到Pt的透视变换关系可以由公式(15)表示，消去齐次坐标项可得公式(16)，整理后可以得到矩阵形式如公式(17)所示；
采用RANSAC算法进行单应矩阵的求解，以不断循环迭代的方式，从包含异常或误差样本的数据样本中随机选出一部分样本数据进行模型参数估计，最终找出符合正常样本个数最多、误差最小的模型参数，其中包含误差的样本即为特征点的匹配结果PPairTR，模型参数即为Hr2t；
若将RANSAC算法用H＝fRANSAC(PPair)...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕学强，韩晶，游新冬，董志安，孙少奇，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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