[發(fā)明專利]基于隨機(jī)散點(diǎn)關(guān)系拓?fù)淦ヅ浜瘮?shù)的改進(jìn)數(shù)字圖像相關(guān)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011098896.3
• 申請(qǐng)日: 2020-10-14
• 公開（公告）號(hào): CN112200785A
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陽建宏;劉福佳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 北京市廣友專利事務(wù)所有限責(zé)任公司 11237
• 代理人: 張仲波

1.一種基于隨機(jī)散點(diǎn)關(guān)系拓?fù)淦ヅ浜瘮?shù)的改進(jìn)數(shù)字圖像相關(guān)方法，其特征在于：首先使用隨機(jī)分布散點(diǎn)圖案作為相關(guān)匹配的特征散斑，然后，計(jì)算變形前后隨機(jī)分布的離散點(diǎn)的拓?fù)湮恢藐P(guān)系，從而對(duì)變形前后的圖像進(jìn)行相關(guān)匹配，最終得出全場(chǎng)變形信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)散點(diǎn)關(guān)系拓?fù)淦ヅ浜瘮?shù)的改進(jìn)數(shù)字圖像相關(guān)方法，其特征在于：具體包括步驟如下：

S1：獲取變形前和變形后的兩幅隨機(jī)散點(diǎn)數(shù)字圖像，標(biāo)記為img1和img2，img1代表原始圖像，img2代表變形后圖像；然后在img1和img2中逐個(gè)匹配散點(diǎn)圖像中的每個(gè)點(diǎn)，具體過程如下：

S11：設(shè)置關(guān)系點(diǎn)集合大小為r，在img1中取一個(gè)待匹配的關(guān)鍵點(diǎn)P1，然后取P1點(diǎn)周圍r個(gè)點(diǎn)作為P1點(diǎn)的關(guān)系點(diǎn)集合，使用拓?fù)涓倪M(jìn)相關(guān)函數(shù)的鄰接矩陣求解算法：即計(jì)算P1點(diǎn)及其關(guān)系點(diǎn)在內(nèi)的所有點(diǎn)與點(diǎn)之間的歐氏距離形成一個(gè)表征該點(diǎn)集性質(zhì)的鄰接矩陣，記為M1；

S12：在img2中，按照原始P1點(diǎn)所在的像素坐標(biāo)為中心，作為img2中的初始匹配位置；

S13：設(shè)置搜索點(diǎn)集大小為s，在img2的初始匹配位置周圍尋找s個(gè)點(diǎn)作為搜索點(diǎn)集，記為P2_1-s，然后取點(diǎn)集中每個(gè)點(diǎn)并尋找其周邊的r個(gè)點(diǎn)作為該點(diǎn)的關(guān)系點(diǎn)集合；

S14：使用拓?fù)涓倪M(jìn)相關(guān)函數(shù)的鄰接矩陣求解算法計(jì)算P2_1-s點(diǎn)的鄰接矩陣，記為M2_1-s；

S15：分別將S14中的矩陣M2_1-s同S11中得到的矩陣M1做差，然后計(jì)算做差后矩陣的特征值，最后形成一個(gè)1xS的行矩陣Eige_1xS；

S16：尋找行矩陣Eige_1xS的最小值位置，如果沒有，則提高關(guān)系點(diǎn)集數(shù)量r和搜索點(diǎn)集大小s；如果有，對(duì)應(yīng)找到最小值位置對(duì)應(yīng)的M2_*矩陣，從而定位搜索點(diǎn)集中的P2_*點(diǎn)；

S2：重復(fù)S11-S16進(jìn)行匹配img1和img2中的所有點(diǎn)，直至最后隨機(jī)散點(diǎn)圖中的每個(gè)點(diǎn)都得到了匹配；

S3：根據(jù)匹配后的結(jié)果，對(duì)應(yīng)計(jì)算兩幅圖像的像素偏移情況，即像素位移數(shù)據(jù)，最終得出變形前后的變形信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)散點(diǎn)關(guān)系拓?fù)淦ヅ浜瘮?shù)的改進(jìn)數(shù)字圖像相關(guān)方法，其特征在于：所述S1中的隨機(jī)散點(diǎn)數(shù)字圖像中散點(diǎn)的形狀為具有固定大小的二維形狀，包括圓形、矩形、三角形。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)散點(diǎn)關(guān)系拓?fù)淦ヅ浜瘮?shù)的改進(jìn)數(shù)字圖像相關(guān)方法，其特征在于：所述S11中使用的拓?fù)涓倪M(jìn)相關(guān)函數(shù)的鄰接矩陣求解算法，是根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)和其周圍關(guān)系點(diǎn)的所有點(diǎn)之間的歐式距離形成一個(gè)表征關(guān)鍵點(diǎn)性質(zhì)的鄰接矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)散點(diǎn)關(guān)系拓?fù)淦ヅ浜瘮?shù)的改進(jìn)數(shù)字圖像相關(guān)方法，其特征在于：所述S15中定位搜索點(diǎn)集中的P2_*點(diǎn)具體為：首先將矩陣做差，然后求做差后的矩陣特征值，把所有的特征值形成一個(gè)行矩陣，求行矩陣的最小值，最小值對(duì)應(yīng)位置即為P2_*點(diǎn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于隨機(jī)散點(diǎn)關(guān)系拓?fù)淦ヅ浜瘮?shù)的改進(jìn)數(shù)字圖像相關(guān)方法，其特征在于：所述r≥5；當(dāng)變形≤20％時(shí)，s取3～8；當(dāng)變形＞20％，s取5～20。