【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图像处理领域，具体讲，涉及。技术背景数字图像拼接是数字图像处理中的关键技术之一，是其他一些数字图像处理，如全景视频、智能视频监控等的基础，如何实现高速高质量的图像拼接，对于整个系统而言都是至关重要的。图像拼接是通过基于图像特征匹配的理论，对图像的灰度值进行特征点选择和提取，然后对提取的特征点进行匹配，从而找出源图像和目标图像之间的仿射矩阵，利用仿射矩阵便可将二者进行拼接从而得到高精度广角度的拼接图像。在图像拼接技术中，往往容易出现误匹配的情况，即所匹配的特征点对并不是真实的，从而导致匹配失败，拼接出来的图像模糊不清。最常用的剔除误匹配对的方法就是随机抽样一致算法(Random Sample Consensus, RANSAC)。然后传统的RANSAC算法是通过对特征点的完全遍历来剔除误匹配点，从而确定正确的特征点对，但是由于计算能力和计算速度的限制，完全遍历在实际运算中往往是不可实现的，通常只能通过设定计算次数来求得近似的结果。但限制计算次数又会带来降低匹配精度的不良后果，造成图像拼接部分扭曲模糊。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技...
【技术保护点】
一种利用分块布尔运算的图像匹配方法，其特征是，包括下列步骤矩阵的划分步骤：利用对两幅图像的特征矩阵进行分区，划分出N×N的块；矩阵的压缩和布尔转换步骤：在每个块中将S×S的矩阵压缩为一个点，若此S×S矩阵中包含特征点则该点值为1，若此S×S矩阵中并无特征点则该点值为0，从而将整个特征矩阵转化为一个压缩了S×S倍的布尔矩阵；进行两幅图像布尔格式的特征矩阵块之间的匹配步骤：在第一个布尔矩阵中找出含值1最多的块，这个块是包含特征点最多的，将此块在第二个布尔矩阵中进行匹配搜索，找出和其最相似的块；搜索最佳特征匹配对步骤：然后将含值1最多的块与和其最相似的块还原为原来的特征矩阵，再次...
【技术特征摘要】
1.一种利用分块布尔运算的图像匹配方法，其特征是，包括下列步骤 矩阵的划分步骤:利用对两幅图像的特征矩阵进行分区，划分出NXN的块； 矩阵的压缩和布尔转换步骤:在每个块中将SXS的矩阵压缩为一个点，若此SXS矩阵中包含特征点则该点值为1，若此SX S矩阵中并无特征点则该点值为O，从而将整个特征矩阵转化为一个压缩了 SXS倍的布尔矩阵； 进行两幅图像布尔格式的特征矩阵块之间的匹配步骤:在第一个布尔矩阵中找出含值I最多的块，这个块是包含特征点最多的，将此块在第二个布尔矩阵中进行匹配搜索，找出和其最相似的块； 搜索最佳特征匹配对步骤:然后将含值I最多的块与和其最相似的块还原为原来的特征矩阵，再次进行匹配搜索，找出最相似的区域； 然后进行RANSAC算法的匹配运算，最终确认最佳仿射矩阵。2.根据权利要求1所述的利用分块布尔运算的图像匹配方法，其特征是，矩阵的划分步骤进一步具体为:对要进行拼接融合的两幅图像A和B利用哈里斯角点检测算法(Harris)找出图像所有的特征点，形成特征点矩阵将得到了两个特征点矩阵同时划分为相同数目的矩阵块(MXN)，即每块含M行，每行含N个点，在一帧图像中将图像特征矩阵化为了大小为MXN的矩阵块，两幅图像所划块的大小保持一致，对于图像不能凑成MXN的尾行或尾列可以单独成块，合并入前一块中，其中M和N均为正整数。3.根据权利要求1所 述的利用分块布尔运算的图像匹配方法，其特征是，矩阵的压缩和布尔转换步骤具体为:在划分的每一个矩阵块中，以大小为SXS的...
【专利技术属性】
技术研发人员：史再峰，庞科，姚素英，徐江涛，郭美菊，刘江明，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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