[發明專利]一種基于輪廓提取的建筑物圖像匹配與融合的方法

有效

• 申請號: 201810280577.0
• 申請日: 2018-04-02
• 公開（公告）號: CN108537782B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 吳剛;李家霖;王兆鶴;于之惠;王波濤;劉輝林;喬百友;韓東紅
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/33;G06T7/90
• 代理公司: 北京君泊知識產權代理有限公司 11496
• 代理人: 王程遠

1.一種基于輪廓提取的建筑物圖像匹配與融合的方法，其特征在于，包括：

1)、獲取建筑物的歷史照片，對歷史照片進行預處理；

2)、對預覽照片和預處理后的歷史照片進行輪廓提取，得到歷史照片和預覽照片的輪廓圖；

3)、使用LSD直線提取算法分別對歷史照片和預覽照片的輪廓圖進行直線提取，并使用直線匹配算法，按照直線的長度、斜率和位置特征對歷史照片和預覽照片的直線進行配對，得到最優匹配對集合；

4)、對最優匹配對集合內兩兩直線間夾角進行計算，得到兩個夾角矩陣，并對夾角矩陣進行相似度計算，得到歷史照片和預覽照片的相似度，根據相似度輔助對建筑進行拍照或照片對比，得到相似度高的相似照片；

5)、對相似照片與歷史照片進行圖像融合處理，使得相似照片與歷史照片同時顯示在一張照片中。

2.根據權利要求1所述的基于輪廓提取的建筑物圖像匹配與融合的方法，其特征在于，所述對歷史照片進行預處理包括：對歷史照片進行尺寸比例調整，然后將歷史照片轉化為灰度圖，最后，對灰度圖進行濾波平滑處理。

3.根據權利要求1所述的基于輪廓提取的建筑物圖像匹配與融合的方法，其特征在于，所述步驟2)具體包括：

2.1、將歷史照片標記為F，將預覽照片標記為G；

2.2、基于改進Canny的邊緣檢測算法對歷史照片F、預覽照片G分別進行邊緣檢測，得到歷史照片輪廓圖F’，預覽照片輪廓圖G’。

4.根據權利要求3所述的基于輪廓提取的建筑物圖像匹配與融合的方法，其特征在于，所述步驟3)具體包括：

3.1、使用LSD直線提取算法提取歷史照片輪廓圖F’和預覽照片輪廓圖G’中的直線，并分別存到歷史照片直線集合L_A和預覽照片直線集合L_B中；

3.2、采用貪心算法，將歷史照片直線集合L_A直線，根據幾何特征與預覽照片直線集合L_B中直線進行匹配，得到最優匹配對集合S；其中，所述幾何特征包括直線的斜率、長度和位置。

5.根據權利要求4所述的基于輪廓提取的建筑物圖像匹配與融合的方法，其特征在于，所述步驟3.1后，還包括分別對歷史照片直線集合L_A和預覽照片直線集合L_B中的直線進行聚合，減少邊緣重復。

6.根據權利要求4所述的基于輪廓提取的建筑物圖像匹配與融合的方法，其特征在于，所述步驟3.2具體包括：

A、依次為歷史照片直線集合L_A中的每一條直線掃描預覽照片直線集合L_B中的直線，找到所有可行解，通過閾值判斷直線對是否匹配；

B、對于滿足匹配的解，計算兩條直線間的差距，找到直線間差距最小的解diff：

上式中，l₁，l₂分別表示歷史照片直線集合L_A和預覽照片直線集合L_B中直線的長度；k₁，k₂分別表示直線的斜率；

C、根據直線間差距最小的解diff，選取最小值的直線進行配對。

7.根據權利要求6所述的基于輪廓提取的建筑物圖像匹配與融合的方法，其特征在于，所述通過閾值判斷直線對是否匹配具體為：計算出歷史照片直線集合L_A和預覽照片直線集合L_B中直線的自適應閾值T_a和T_b，所述T_a和T_b分別表示斜率閾值和長度閾值；當兩條相對位置近似的直線同時滿足自適應閾值T_a和T_b時，則該兩條直線具有近似的斜率與長度，定義這兩條直線滿足匹配的解。