【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域。
技术介绍
为了寻求一种高效可靠的图像匹配算法，使其具有尺度无关，抗旋转、光照变化和图像轻微畸变的特性，对基于特征的景象匹配算法进行了研究。基于图像特征的景象匹配是利用提取的特征点或线或区域来表征图像，由此图像信息被大大减少，特征的选取和特征对的匹配是特征型景象匹配技术的两个关键问题。常用的特征型景象匹配算法包括角点匹配算法，边缘匹配算法等，现阶段，比较具有代表性的解决景象匹配问题的优秀的特征型算法是SIFT算法，SIFT特征是图像的局部特征，由其算法的特点，该特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性，特征点具有很好的独特性以相互区分，但特征型景象匹配算法最明显的特点就是运算时间与运算精度之间的相互矛盾表现非常明显，精度高的特征型景象匹配算法往往需要牺牲时间和空间来计算和存储关键点的各种信息用于后续的匹配，比如SIFT方法每个特征点的提取都需要在多个尺度空间卷积之后在多个尺度空间和多个二维图像空间进行比较计算，之后每个SIFT关键点都需要1 维的向量进行描述，每两个关键点的比较都是1...
【技术保护点】
１．采用有方向的特征线实现图像匹配的方法，其特征是，该方法由以下步骤实现：步骤一、采用六组带有方向的条形滤波器对图像进行滤波，获得六组特征线；步骤二、采用连通域的方法判断步骤一获得的特征线的长度，去掉所述特征线中五个像素以内的特征线，获得剩余部分的特征线；步骤三、以步骤二获得剩余部分特征线中每个特征线的中心为圆点，以所述每个特征线的长度及方向为基准建立极坐标系，获得极坐标图像；步骤四、将步骤三获得的极坐标图像按特征线分为六组，将相邻两组特征线进行图像的匹配，获得匹配的特征线对；步骤五、采用步骤四获得的特征线对计算出图像的变换参数，实现图像匹配。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张叶，曲宏松，王延杰，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：82
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