[發明專利]基于點特征的圖像適配性判斷方法

有效

• 申請號: 201210410407.2
• 申請日: 2012-10-24
• 公開（公告）號: CN102968787A
• 公開（公告）日: 2013-03-13
• 發明（設計）人: 胡天江;潘亮;肖明;馬兆偉;彭雙春;沈林成
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務所 43008
• 代理人: 趙洪;周長清

1.一種基于點特征的圖像適配性判斷方法，其特征在于，步驟為：

(1)結合基準圖數據庫和實時圖得到最優退化模型，即通過輸入嚴格對準的基準圖數據庫中的基準圖與相應的實時圖、若干種退化模型及參數范圍，最終輸出一組理想最優退化模型；

(2)利用最優退化模型結合基準圖數據庫進行圖像適配性評價，得到基準圖圖像集合的適配性排序結果；即，通過輸入基準圖數據庫中的基準圖圖像集合、由上述步驟(1)得到的一組最優退化模型，最終輸出基準圖圖像集合的適配性排序結果。

2.根據權利要求1所述的基于點特征的圖像適配性判斷方法，其特征在于，所述步驟(1)的具體步驟為：

步驟1.1、對基準圖數據庫中的基準圖I_ref與實時圖I_obs進行灰度歸一化預處理，用特征提取算法進行特征提取，得到基準圖特征點集合F_ref和實時圖特征點集合F_obs，根據下式(6)，得到真點集合F_real，其中f為圖像的特征點；

對一幅參考圖I_ref和相應的實時圖I_obs，定義真點集合為F_real：

Freal={f|∀f∈Freal,s.t.e0(f,Fref)=1,e0(f,Fobs)=1}---(6)]]>

其中，e0(f,F)=1if∃fk∈F,f=(x,y),s.t.|x-xk|≤0,|y-yk|≤00otherwise;]]>

步驟1.2、選取一種退化方式對預處理后的基準圖進行參數為{v?2_v…m·v}的m次退化，m為自然數，v為退化模型的參數，對這m次圖像進行特征提取，得到特征點集合的集合Ω_F＝{F₁，F₂，…，F_m}；

步驟1.3、根據F_ref及Ω_F，由下式(7)計算F_ref中所有特征點的重復性RF；

定義特征點的重復性RF為：

RF(i)=Σj=1mep(fi0,Fj)m---(7)]]>

步驟1.4、由下式(8)對F_ref中的特征點進行排序，得到FO序列，表示對原特征點的序列進行重新排序后所得到新的序列中第k個位置的特征點，F₀為對基準圖進行特征提取，得到特征點集合，n₀為特征點集合F₁中特征點的個數，O為排序算子；

FO=O(F0)={f0′0,f1′0,...,fn0′0},s.t.∀fk′0∈FOfk′0∈F0∀fk0∈F0fk0∈FO∀0≤l<n≤n0RF(fl′0)≥RF(fn′0)---(8)]]>

步驟1.5、根據FO序列及真點集合F_real繪制真點率曲線，計算積分選取積分值最大的退化模型及參數范圍作為優化退化模型；其中，定義真點率ω(c)為FO(c)特征點集合中所有特征點屬于真點集合F_real的比率，FO(c)為FO序列前c％的特征點對應的集合。

3.根據權利要求2所述的基于點特征的圖像適配性判斷方法，其特征在于，所述步驟(2)的具體步驟為：

步驟2.1、對基準圖數據庫中基準圖進行灰度歸一化預處理，用步驟(1)得到的最優退化模型對其進行m次退化，得到m幅幅圖像；再分別提取特征，得到特征點集合的集合Ω_F＝{F₁，F₂，…，F_m}；

步驟2.2、對基準圖進行特征提取，得到特征點集合F₀；根據F₀和Ω_F，由上式(7)計算F₀中所有特征點的重復性RF；

步驟2.3、由上式(8)對F₀中的特征點進行排序，得到FO序列；再由下式(9)計算適配性評價函數g，根據每幅基準圖計算出的適配性評價函數，在基準圖圖像集合中給出適配性排序結果：

g=Σc=1tRFO(c)·|Fref|---(9)]]>

其中，FO(c)為FO序列前c％的特征點對應的集合，RFO(c)為FO(c)集合中所有特征點對應的最低RF，定義真點率ω(c)為FO(c)特征點集合中所有特征點屬于真點集合F_real的比率，t為實驗次數，|F_ref|為特征點個數。