[發明專利]一種基于SUSAN角點檢測的紅外圖像匹配方法有效
| 申請號： | 201710980664.2 | 申請日： | 2017-10-19 |
| 公開（公告）號： | CN107808165B | 公開（公告）日： | 2021-04-16 |
| 發明（設計）人： | 劉磊;陳旭;宋佳曉;李業飛;張壯;趙如雪 | 申請（專利權）人： | 南京理工大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京理工大學專利中心 32203 | 代理人： | 朱寶慶 |
| 地址： | 210094 *** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 susan 檢測 紅外 圖像 匹配 方法 | ||
1.一種基于SUSAN角點檢測的紅外圖像匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：
讀取待匹配圖像I1和I2，提取自適應閾值T；
采用圓形模板遍歷掃描圖像I1和圖像I2，分別計算兩張圖像像素點(x0,y0)處的USAN面積、角點響應函數值，并采用重心原則抑制虛假角點且記錄角點位置信息；
選取相似測度NCC來進行粗略的角點匹配；
用隨機抽樣一致性算法RANSAC對粗匹配點對進行篩選優化，得到更加精準的匹配點，完成圖像匹配；
提取自適應閾值T的具體過程在于：
計算圖像I1和圖像I2的自適應閾值T1和T2
其中，k為常數，(i,j)為像素索引，n為圖像像素的列數，s為取每列像素灰度最大值和最小值的個數，分別表示圖像的每列像素的s個灰度最大值和最小值；
比較T1和T2，取其較小值為最終自適應閾值T。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，計算兩張圖像像素點(x0,y0)處的USAN面積的具體過程為：
采用圓形模板遍歷掃描圖像I1和I2，計算置信度C(x0,y0)
其中，I(x,y)和I(x0,y0)分別表示圓形模板內核的灰度值和除核以外的像素點的灰度值；
計算像素點(x0,y0)處的USAN面積n(x0,y0)
其中，num是直徑為D的圓形模板中包含的像素點個數，(xi,yi)是以(x0,y0)為核的圓形模板中像素點。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，像素點(x0,y0)的角點響應函數值的獲取方法為：
獲取像素點的初始響應函數值R(x0,y0)
其中，nmax是像素點的USAN面積的最大值；
若n(x0,y0)＝Tg，計算附加雙圓環模板上像素灰度值的跳變次數，如果內環和外環的跳變次數相等且大于2，重新計算USAN面積SUSAN，并將代入公式(4)替換n(x0,y0)求得該點的角點響應值
其中，SUSAN為圓環模板獲取的USAN面積，S表示圓形模板面積，H表示圓環模板總長度，HUSAN表示USAN區域中位于環形模板內的像素點個數。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，采用重心原則抑制虛假角點的具體過程在于：
分別獲取圖像I1和I2中像素點(x0,y0)處的USAN區域的重心(xg,yg)
比較重心位置的點與核的歐氏距離和指定的閾值Tw大小，若滿足式(8)，則計算初始響應值R(x0,y0)
(xg-x0)2+(yg-y0)2＞Tw； (8)
如果R(xi,yi)在圖像像素(xi,yi)為中心區d×d的鄰域內的最大值，則(xi,yi)為角點。
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