[發(fā)明專利]一種圖像匹配方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310367577.1
• 申請日: 2013-08-21
• 公開（公告）號: CN103400393A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱巍巍
• 申請（專利權(quán)）人: 中科創(chuàng)達(dá)軟件股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種圖像匹配方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在視頻分析過程中，快速準(zhǔn)確的跟蹤視頻中指定物體，具有重要的意義。隨著空間位置和形態(tài)的變化，指定物體的顏色、紋理、尺度等特征都會發(fā)生變化。其中尺度特征變化的計(jì)算最為復(fù)雜。

為計(jì)算指定物體的尺度變化，現(xiàn)有的算法依賴于多尺度特征提取。算法過程是：獲取當(dāng)前時刻不同尺度下指定物體的圖像，將每個尺度下指定物體的圖像與前一時刻指定物體的目標(biāo)圖像進(jìn)行匹配，得到當(dāng)前時刻指定物體的目標(biāo)圖像，其中當(dāng)前時刻指定物體的目標(biāo)圖像是當(dāng)前時刻含有指定物體的區(qū)域的圖像。

雖然上述多尺度特征提取匹配算法可以得到當(dāng)前時刻指定物體的目標(biāo)圖像，但是其算法復(fù)雜度高，匹配數(shù)據(jù)量大，降低匹配的實(shí)時性。

發(fā)明內(nèi)容

本申請所要解決的技術(shù)問題是提供一種圖像匹配方法和系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有多尺度特征提取匹配算法的復(fù)雜度高，匹配數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致的匹配實(shí)時性降低的問題。技術(shù)方案如下：

一方面，本申請?zhí)峁┮环N圖像匹配方法，包括：

將前一時刻指定物體的目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)作為當(dāng)前時刻圖像的中心點(diǎn)，構(gòu)建當(dāng)前時刻一種尺度下搜索區(qū)域圖像，其中所述搜索區(qū)域圖像可能包含指定物體，所述搜索區(qū)域圖像的橫向分辨率大于所述目標(biāo)圖像的橫向分辨率和/或所述搜索區(qū)域圖像的縱向分辨率大于所述目標(biāo)圖像的縱向分辨率；

以所述目標(biāo)圖像為劃分模板劃分所述搜索區(qū)域圖像，得到與所述目標(biāo)圖像的橫向分辨率和縱向分辨率相同的至少兩個候選圖像；

計(jì)算每個所述候選圖像和所述目標(biāo)圖像的相似度，選取相似度最大的候選圖像；

計(jì)算所述目標(biāo)圖像和所述相似度最大的候選圖像的彈性參數(shù)；

依據(jù)所述彈性參數(shù)調(diào)整所述相似度最大的候選圖像；

將調(diào)整后的候選圖像作為當(dāng)前時刻指定物體的目標(biāo)圖像。

優(yōu)選地，所述計(jì)算每個所述候選圖像和所述目標(biāo)圖像的相似度包括：以m*m鄰域?qū)λ瞿繕?biāo)圖像進(jìn)行劃分，其中m是領(lǐng)域的分辨率；

計(jì)算每個鄰域中各個像素點(diǎn)的梯度，并選取梯度最大值的像素點(diǎn)作為所述像素點(diǎn)所在鄰域的特征點(diǎn)；

選取所述候選圖像中與每個所述特征點(diǎn)各自對應(yīng)的相似點(diǎn)，其中所述相似點(diǎn)是以對應(yīng)的所述特征點(diǎn)為圓心，以R為半徑得到的圓形鄰域中，梯度數(shù)值與所述特征點(diǎn)的梯度數(shù)值最接近的像素點(diǎn)；

計(jì)算每個所述特征點(diǎn)和對應(yīng)的所述相似點(diǎn)的相似度；

對同一個候選圖像中的相似度進(jìn)行求和，得到該候選圖像和目標(biāo)圖像的相似度。

優(yōu)選地，所述計(jì)算每個領(lǐng)域中各個像素點(diǎn)的梯度包括：

依據(jù)公式：