[發(fā)明專利]一種基于圖像低頻信息相似度的匹配圖像對識別的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811415363.6
• 申請日: 2018-11-26
• 公開（公告）號: CN109544614B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張小國;高燁;王小虎;王慧青
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/37;G06K9/62;G06T5/00;G06V10/74
• 代理公司: 南京眾聯(lián)專利代理有限公司 32206
• 代理人: 周蔚然

1.一種基于圖像低頻信息相似度的匹配圖像對識別的方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)通過匹配特征點對來選取對比區(qū)域；

(2)根據(jù)感知哈希算法來評價對比區(qū)域的相似度，并通過中值過濾掉噪點數(shù)據(jù)；

(3)根據(jù)對比區(qū)域相似度均值，判別是否為匹配圖像對；

其中步驟(1)所述通過匹配特征點對來選取對比區(qū)域，具體包括以下步驟：

(11)從待篩選的圖像集合中任選一對圖像，記為P₁和P₂，對P₁和P₂上的特征點按顯著度Response排序，選取Response值較大的前20對進行特征點匹配，得到一個匹配特征點集合Matches；

(12)從集合Matches中取一對匹配特征點KeyPoint-1、KeyPoint-2，以P₁中的特征點KeyPoint-1為中心選取32*32的區(qū)域R₁，以P₂中的特征點KeyPoint-2為中心選取32*32的區(qū)域R₂，以R₁，R₂為一對對比區(qū)域；

(13)重復步驟(12)，獲取若干對對比區(qū)域。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像低頻信息相似度的匹配圖像對識別的方法，其特征在于，所述步驟(2)包括以下步驟：

(21)采用離散余弦變換提取對比區(qū)域低頻信息，為進一步簡化計算量，首先將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖，設(shè)圖像是一個N×N的數(shù)字圖像矩陣f(i，j)，對圖像進行二維離散余弦變換：

其中，

對R₁，R₂進行離散余弦變換后分別得到32*32大小的矩陣，但只保留其左上角8*8的矩陣，記為D₁，D₂，即為圖像的低頻信息；

(22)計算矩陣D₁的像素均值，遍歷矩陣D₁，若像素值大于或等于均值則記為1，小于均值則記為0，將所有的比較結(jié)果組合成為長為64的字符串S₁，對矩陣D2做相同的處理，得到字符串S₂；

(23)計算兩個等長字符串S₁、S₂之間的漢明距離Distance；

(24)重復步驟(31)-(33)，統(tǒng)計Matches集合中所有匹配特征點對對應對比區(qū)域的Distance均值MeansDistance，并做均值過濾，過濾方法是刪除統(tǒng)計數(shù)據(jù)中大于均值2.0倍的數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像低頻信息相似度的匹配圖像對識別的方法，其特征在于，所述步驟(3)根據(jù)對比區(qū)域相似度均值，判別是否為匹配圖像對，若MeansDistance＜10.0，則認為兩圖的對比區(qū)域相似度較高，兩圖是匹配圖像對；反之，則認為是非匹配圖像對。