图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法通过对模板图像进行金字塔分层，变尺度多角度的模板图像创建来提取模板边缘，创建多层变尺度多角度的模板边缘轮廓点集，使模板图像的模板边缘轮廓包含尺度信息，解决图像形状匹配过程中的尺度信息缺失和尺度不变性问题，提高图像匹配过程中的图像匹配精确度；同时考虑到包含尺度特征的模板边缘轮廓信息的数据结构构建复杂，匹配过程中需要较长时间，通过对模板图像的金字塔分层数对待搜索图像进行分层，综合运用金字塔对在各个分层实现由粗到精的相似度匹配的性能提升策略，降低下层的匹配数据量，在保证匹配精度的前提下提高多尺度特征下的形状边缘匹配速度。

【技术实现步骤摘要】
图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质
本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
随着计算机视觉的发展，图像形状匹配的应用领域也越来越多，比如目标识别、文字识别(OCR)、图像检索、医学图像分析以及机器人导航等领域。目前，形状匹配方法主要分为两大类：一类是计算各种变换下图像不变量的差值；另一类是通过寻找待搜索图像和模板图像之间局部对应关系，使匹配误差最小。但是上述方法中，第一类适用于全局特征描述，却会失去一些重要形状信息，如尺度特征等，导致图像匹配精度较低；另一类方法是将整体形状与局部形状紧密结合，对图像平移、旋转、尺度变化及轻微的几何形变具有不错的鲁棒性，但是该类方法的计算复杂度较高，会影响图像匹配效率。
技术实现思路
本专利技术实施例中提供了一种图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质，以实现在形状匹配过程中兼顾解决匹配精度低和匹配效率低的问题。第一方面，本专利技术实施例中提供了一种图像匹配方法，所述方法包括：确定模板图像的模板边缘轮本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定模板图像的模板边缘轮廓信息集；所述模板边缘轮廓信息集表征从模板图像提取的不同金字塔分层下的多尺度多旋转角度的模板边缘轮廓；/n确定待搜索图像的待搜索边缘轮廓信息集；所述待搜索边缘轮廓信息集表征根据所述模板图像的金字塔分层数，从所述待搜索图像提取的不同金字塔分层下的待搜索边缘轮廓；/n针对自上而下的金字塔分层结构，基于当前分层的轮廓匹配搜索信息，将当前分层的模板边缘轮廓在当前分层的待搜索边缘轮廓上进行相似度匹配，得到当前分层的轮廓匹配结果；/n依据当前分层的轮廓匹配结果，确定下一分层的模板边缘轮廓在下一分层对应待搜索边缘轮廓进行相似度匹配时...

【技术特征摘要】
1.一种图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
确定模板图像的模板边缘轮廓信息集；所述模板边缘轮廓信息集表征从模板图像提取的不同金字塔分层下的多尺度多旋转角度的模板边缘轮廓；
确定待搜索图像的待搜索边缘轮廓信息集；所述待搜索边缘轮廓信息集表征根据所述模板图像的金字塔分层数，从所述待搜索图像提取的不同金字塔分层下的待搜索边缘轮廓；
针对自上而下的金字塔分层结构，基于当前分层的轮廓匹配搜索信息，将当前分层的模板边缘轮廓在当前分层的待搜索边缘轮廓上进行相似度匹配，得到当前分层的轮廓匹配结果；
依据当前分层的轮廓匹配结果，确定下一分层的模板边缘轮廓在下一分层对应待搜索边缘轮廓进行相似度匹配时使用的轮廓匹配搜索信息，用以跳到下一分层进行相似度匹配时使用，直至金字塔底层；
依据在金字塔底层相似度匹配结束时的轮廓匹配结果，识别所述待搜索图像中模板图像指示的目标形状；
其中，所述轮廓匹配搜索信息包括模板边缘轮廓进行相似度匹配时的待匹配区域、待匹配尺度范围和待匹配角度范围；所述轮廓匹配结果包括模板边缘轮廓在待搜索边缘轮廓完成匹配时的重心位置、尺度与旋转角度。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定模板图像的模板边缘轮廓信息集，包括：
对模板图像进行金字塔自适应分层，得到多个分层的模板图像；以及，对每个分层的模板图像进行分尺度配置，并对分尺度的模板图像进行多旋转角度配置；
从每个分层的分尺度多旋转角度的模板图像集合中分别提取对应的模板边缘轮廓信息，以构建模板图像的模板边缘轮廓信息集；
其中，所述边缘轮廓信息包括轮廓的重心位置、边缘轮廓点相对于轮廓重心的像素位置、边缘轮廓点梯度幅值以及边缘轮廓点横向梯度与纵向梯度。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对模板图像进行金字塔自适应分层，得到多个分层的模板图像，包括：
依据模板图像的边缘梯度幅值与梯度方向，对模板图像中像素点进行非极大值抑制处理；以及，依据模板图像的梯度幅值自适应确定模板图像的滞后阈值；
依据模板图像的滞后阈值，对非极大值抑制处理的模板图像进行边缘点划分处理，得到模板图像的模板边缘轮廓图像；
基于模板图像的模板边缘轮廓图像中模板边缘轮廓点数对模板图像进行金字塔自适应分层得到多个分层的模板图像。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定待搜索图像的待搜索边缘轮廓信息集，包括：
依据对所述模板图像的金字塔分层数对待搜索图像进行金字塔分层，得到多个分层的待搜索图像；
从每个分层的待搜索图像中提取对应的待搜索边缘轮廓信息，以构建待搜索图像的待搜索边缘轮廓信息集；
其中，所述边缘轮廓信息包括轮廓的重心位置、边缘轮廓点相对于轮廓重心的像素位置、边缘轮廓点梯度幅值以及边缘轮廓点横向梯度与纵向梯度。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从每个分层的待搜索图像中提取对应的待搜索边缘轮廓信息，包括：
依据每个分层的待搜索图像的梯度幅值与梯度方向，对待搜索图像中像素点进行非极大值抑制；
对非极大值抑制的待搜索图像进行边缘点划分处理得到待搜索图像的待搜索边缘轮廓图像，以得到对应的待搜索边缘轮廓信息。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于当前分层的轮廓匹配搜索信息，将当前分层的模板边缘轮廓在当前分层的待搜索边缘轮廓上进行相似度匹配，包括：
基于当前分层的轮廓匹配搜索信息，分别将当前分层的不同尺度不同旋转角度的模板边缘轮廓在当前分层对应待搜索边缘轮廓上进行滑动遍历；
在分别使用不同尺度不同旋转角度的模板边缘轮廓滑动遍历时，计算不同尺度不同旋转角度的模板边缘轮廓与待搜索边缘轮...

【专利技术属性】
技术研发人员：张翔，刘吉刚，王月，王升，孙仲旭，章登极，吴丰礼，
申请(专利权)人：广东拓斯达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44