【技术实现步骤摘要】
一种基于多特征融合的图像匹配方法
[0001]本专利技术涉及图像检测领域，尤其涉及一种基于多特征融合的图像匹配方法。
技术介绍
[0002]基于多特征融合的图像匹配是指将匹配图像的双方特征进行融合之后，通过融合特征的相似度来确定图像匹配相似度的过程。
[0003]目前，图像匹配方法有两种，一类是基于灰度信息的图像匹配方法，该类方法首先将图像转换为灰度图像，并根据灰度信息计算两幅图像之间的相似度，从而得到图像匹配结果，该类方法虽然匹配速度快，但是错误点比较多，难以获得高精度的图像匹配结果；另一类方法是基于特征的图像匹配方法，首先提取图像的角点、边缘等特征，然后根据特征进行图像匹配，该类方法对图像的旋转、尺度缩放等鲁棒性强，但是由于通常情况下图像的特征比较多，当前主要采用单一特征进行图像匹配，无法获得理想的图像匹配结果，图像匹配正确率低。因此，亟待一种方法可以在保证快速匹配的同时，保障图像匹配的高精度与高准确度。
技术实现思路
[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于多特征融合的图像匹配方法...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多特征融合的图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取待匹配图像，配置所述待匹配图像的信号曲线，对所述信号曲线进行离散变换，得到离散信号，根据所述离散信号，分析所述待匹配图像的离散系数，根据所述离散信号与所述离散系数，对所述待匹配图像进行离散重构，得到离散重构图像；计算所述离散重构图像的像素差与像素中心，根据所述像素差与所述像素中心，对所述离散重构图像进行像素分群处理，得到像素分群图像，将所述像素分群图像进行正值转换，得到正值分群图像，并提取所述正值分群图像的局部特征；划分所述离散重构图像的不变矩分块，根据所述不变矩分块，计算所述离散重构图像的不变矩分离角度，根据所述不变矩分离角度，对所述离散重构图像进行不变矩分离，得到分离不变矩；根据所述局部特征，计算所述待匹配图像中每两个图像之间的第一融合距离，根据所述分离不变矩，计算所述待匹配图像中每两个图像之间的第二融合距离，根据所述第一融合距离与所述第二融合距离，执行对所述待匹配图像的特征融合匹配，得到所述待匹配图像的特征融合匹配结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配置所述待匹配图像的信号曲线，包括：查询所述待匹配图像的傅里叶变换；利用下述公式配置所述傅里叶变换的小波转换标准：其中，C
Ψ
表示所述傅里叶变换的小波转换标准，表示所述傅里叶变换，ω表示所述待匹配图像的像素点数值；根据所述小波转换标准，确定所述傅里叶变换的母小波函数；利用下述公式对所述母小波函数进行函数收缩与函数平移，得到所述信号曲线：其中，Ψ
a,b
(t)表示所述信号曲线，Ψ表示所述母小波函数，a表示收缩因子，b表示平移因子，t表示所述待匹配图像中的像素点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述离散重构图像的像素差与像素中心，包括：获取所述离散重构图像的像素点，配置所述像素点的分群数量；根据所述分群数量，从所述像素点中随机选取中心像素；配置所述中心像素的邻域数量；根据所述邻域数量，在所述像素点中随机选取所述中心像素的邻域像素；分别提取所述中心像素与所述邻域像素的中心像素值与邻域像素值；将所述中心像素值作为所述像素中心，根据所述中心像素值与邻域像素值，利用下述公式构建所述离散重构图像的像素差：
l
qf
＝p
q
‑
p
f
其中，l
qf
表示所述离散重构图像的像素差，p
q
表示第q个邻域像素的邻域像素值，p
f
表示第f个中心像素的中心像素值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述像素分群图像进行正值转换，得到正值分群图像，包括：利用下述公式构造所述像素分群图像的正值像素差，包括：其中，u(p
q
‑
p
f
)表示所述正值像素差，p
q
‑
p
f
表示所述离散重构图像的像素差；根据所述正值像素差，确定所述像素分群图像的正值转换形式；根据所述正值转换形式，利用下述公式确定所述像素分群图像的正值像素分群：L
′
f
＝e(p
f
)e(u(p1‑
p
f
),u(p2‑
...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡涛，姜峰，罗灵鲲，魏春燕，王伟长，梁静，
申请(专利权)人：杭州视图智航科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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