[發(fā)明專(zhuān)利]基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010574797.8
• 申請(qǐng)日: 2010-12-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102024155A
• 公開(kāi)（公告）日: 2011-04-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 薛曉勇;吳曉松
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廣州科易光電技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/64
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/64;G06K9/54
• 代理公司: 廣州市一新專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44220
• 代理人: 王德祥

1.一種基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法，其特征在于：所述圖像快速匹配方法包括以下步驟：

A、獲取任意視場(chǎng)角下同一場(chǎng)景的多光譜圖像的灰度圖；

B、對(duì)A步驟獲得的各灰度圖進(jìn)行濾波去噪，獲得平滑的灰度圖像；

C、對(duì)B步驟獲得的平滑的灰度圖進(jìn)行邊緣提取；

D、用預(yù)設(shè)的矩形窗口過(guò)濾掉C步驟得到的圖像的部分邊緣點(diǎn)，獲得邊緣離散灰度點(diǎn)陣圖；

E、設(shè)定要求解的匹配參數(shù)，并利用粒子群優(yōu)化方法對(duì)匹配參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，獲得最佳匹配參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣檢測(cè)的圖像快速匹配方法，其特征在于：在所述B步驟中對(duì)灰度圖像濾波去噪之前先對(duì)灰度圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法，其特征在于：所述C步驟包括：

步驟C1：利用一階差分模板與B步驟獲得的平滑的灰度圖卷積，獲得圖像的梯度幅值和方向；

步驟C2：對(duì)步驟C1獲得的梯度幅值做非極大值抑制，并將獲得的邊緣的灰度值設(shè)置為灰度值的一個(gè)極值，其余各點(diǎn)均設(shè)為與邊緣灰度值表示顏色相反的另一個(gè)灰度極值；

步驟C3：利用雙閾值法對(duì)步驟C2獲得結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)和修補(bǔ)，獲得完整的邊緣圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法，其特征在于：所述步驟C1中所用的一階差分模板為Sobel算子。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法，其特征在于：所述Ｄ步驟包括：

步驟D1：利用預(yù)設(shè)的矩形窗口對(duì)C步驟得到的圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)以行或列的掃描方式進(jìn)行掃描識(shí)別；

步驟D2：當(dāng)矩形窗口的中心點(diǎn)位于圖像邊緣的任意一像素點(diǎn)時(shí)，中心點(diǎn)的灰度值保持不變?，窗口內(nèi)的其余各像素點(diǎn)的灰度值均設(shè)為與邊緣灰度值表示顏色相反的另一個(gè)灰度極值；當(dāng)矩形窗口的中心點(diǎn)位于非圖像邊緣的任意一像素點(diǎn)時(shí)，矩形窗口內(nèi)的各像素點(diǎn)的灰度值不變。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法，其特征在于：所述矩形窗口為正方形窗口，且大小根據(jù)圖像邊緣的像素點(diǎn)的密集度設(shè)置。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法，其特征在于：所述正方形窗口的邊長(zhǎng)為3、5、7、9或11個(gè)像素點(diǎn)。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法，其特征在于：所述E步驟包括：

步驟E1：選取D步驟得到的圖像中邊緣像素點(diǎn)較密集的一幅圖像為基準(zhǔn)，并隨機(jī)產(chǎn)生多組匹配參數(shù)；

步驟E2：選擇步驟E1隨機(jī)產(chǎn)生的其中的一組匹配參數(shù)，并按照該匹配參數(shù)改變邊緣較稀疏的圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)，并用更改后的圖像與基準(zhǔn)圖像進(jìn)行匹配；

步驟E3：以步驟E2得到的任意一個(gè)新坐標(biāo)點(diǎn)為中心，對(duì)其鄰域進(jìn)行掃描，并根據(jù)該鄰域內(nèi)的基準(zhǔn)圖像的點(diǎn)出現(xiàn)的位置求出該點(diǎn)的匹配度評(píng)分；

步驟E4：重復(fù)執(zhí)行步驟E3，直至求出所有新坐標(biāo)點(diǎn)的匹配度評(píng)分，并根據(jù)各點(diǎn)的匹配度評(píng)分求出匹配效果評(píng)價(jià)參數(shù)；

步驟E5：重復(fù)執(zhí)行步驟E2、步驟E3和步驟E4，求解所有由步驟E1隨機(jī)產(chǎn)生的匹配參數(shù)的匹配效果評(píng)價(jià)參數(shù)；

步驟E6：利用粒子群優(yōu)化方法對(duì)匹配參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，獲得最佳匹配效果。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法，其特征在于：所述步驟E6包括：

步驟E6a：設(shè)定粒子數(shù)和迭代次數(shù)，隨機(jī)產(chǎn)生多個(gè)初始粒子，即E1步驟中隨機(jī)產(chǎn)生的多組匹配參數(shù)，并隨機(jī)產(chǎn)生初始速度；

步驟E6b：根據(jù)當(dāng)前位置，計(jì)算出粒子的適應(yīng)度，并設(shè)置當(dāng)前位置為個(gè)體最好位置；

步驟E6c：對(duì)每個(gè)粒子按設(shè)定的迭代次數(shù)循環(huán)計(jì)算的其位置、適應(yīng)度和當(dāng)前粒子的最好位置；

步驟E6d：循環(huán)結(jié)束后，輸出全局最好位置。

10.根據(jù)權(quán)利要求1至9中任一權(quán)利要求所述的基于邊緣檢測(cè)的多光譜圖像快速匹配方法，其特征在于：所述多光譜圖像快速匹配方法用于可見(jiàn)光圖像和紅外圖像的快速匹配，或者用于紅外圖像和紫外圖像的快速匹配，或者用于可見(jiàn)光圖像和紫外圖像的快速匹配，或者用于可見(jiàn)光圖像、紅外圖像和紫外圖像三者的快速匹配。