[發明專利]基于梯度信息的模板匹配方法

有效

• 申請號: 201911211930.0
• 申請日: 2019-12-02
• 公開（公告）號: CN111079803B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 趙進;崔鵬飛;尹仕斌;郭寅
• 申請（專利權）人: 易思維（杭州）科技有限公司
• 主分類號: G06V10/75
• 分類號: G06V10/75;G06V10/74;G06V10/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于梯度信息的模板匹配方法，包括：提取模板圖像的邊緣梯度信息，篩選關鍵點集；對各關鍵邊緣點的梯度方向進行近似處理；提取待匹配圖像的邊緣梯度信息；得到目標邊緣點的近似梯度方向；獲取待匹配點集；以待匹配點集內單個點為中心點，確定鄰域，將中心點的近似梯度方向分別復制到其鄰域內其他點上；將單個點所對應的近似梯度方向組成的集合記為集合A；遍歷待匹配點集內所有點，得到各點的特征數，最大值記為匹配值，判斷匹配值是否大于預設值，若否，匹配失敗；若是，匹配值所對應的待匹配點集內具體點為匹配結果，完成待匹配圖像的匹配；當待測目標存在旋轉、縮放、遮擋等問題時，本方法具有準確性高，實時性好的特點。

技術領域

本發明涉及圖像定位識別技術領域，具體涉及一種基于梯度信息的模板匹配方法。

背景技術

模板匹配是根據模板圖像到另一幅圖像中尋找與模板圖像相似的子區域的過程；在實際應用中，由于待匹配圖像中的物體產生旋轉、縮放、被遮擋等問題，導致模板圖像和待匹配圖像不能完全吻合，為了處理上述模板匹配問題，現階段常用的處理方法是，逐角度生成一系列模板圖像集，然后在模板匹配時，分別使用模板圖像集中的每個圖像對待匹配圖像進行匹配，這種方法需要使用多個模板進行匹配，逐一比較，過程繁瑣，耗時較長，大大限制了模板匹配技術的應用。

發明內容

使用圖像梯度作為幾何特征進行相似度匹配，具有抗非線性光照變化的能力、魯棒性強，在機器視覺、目標追蹤、物體識別等諸多領域有重要應用：基于圖像梯度的模板匹配方法是：在模板圖像中提取邊緣點作為匹配的幾何特征，并基于模板圖像的邊緣點梯度與待匹配圖像各像素點梯度進行最佳相似度位置搜索，可輔助圖像金字塔分層處理的方式對匹配進行加速。

本發明提出一種基于梯度信息的模板匹配方法，適用于各類型圖像的目標匹配、查找，特別是當待測目標存在旋轉、縮放、遮擋等問題時，本方法相比于現有方法具有準確性高，實時性好的特點。

具體方案如下：

一種基于梯度信息的模板匹配方法，包括以下步驟：

1)提取模板圖像的邊緣梯度信息，得到模板圖像中各個模板邊緣點的幅度值和梯度方向G^M；將全部模板邊緣點或篩選出的部分模板邊緣點記為關鍵點集，將所述關鍵點集內所有點記為關鍵邊緣點；

2)對關鍵點集中的各關鍵邊緣點的梯度方向G^M進行近似處理，得到近似梯度方向G^M1：

G^M1＝round(G^M/angleStep)angleStep

其中，angleStep為預設的角度步長且其能整除360°；round(G^M/angleStep)表示四舍五入到最接近的整數；

3)提取待匹配圖像的邊緣梯度信息，得到待匹配圖像中各個邊緣點的幅度值和梯度方向；利用與步驟2)相同的計算過程，得到目標邊緣近似梯度方向；

將所有待匹配圖像中邊緣點所組成的集合記為待匹配點集；

以待匹配點集內單個點為中心點，確定鄰域，將中心點所對應的近似梯度方向分別復制到其鄰域內其他點上；遍歷待匹配點集內所有點；

將所述待匹配點集內的單個點所對應的原有近似梯度方向和復制來的近似梯度方向組成的集合記為集合A；

4)分別計算待匹配點集內某一點所對應的集合A內所有近似梯度方向與關鍵點集內某一點所對應的近似梯度方向的余弦相似度，取最大值，標記為分數值；采用相同方法分別計算待匹配點集內同一點與關鍵點集內其余點的分數值；將所有分數值加和、求取平均值，記為該待匹配點集內具體點的特征數；