CN110874850A - 一种面向目标定位的实时单边网格特征配准方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种面向目标定位的实时单边网格特征配准方法，首先获取目标的模板工件图片和待定位图片，然后提取模板和待定位这二幅图像的ORB特征点，最后进行单边网格特征配准，确定目标转换矩阵。本发明提高了常规配准算法的精度，同时开发了一种基单边网格特征的目标特征配准算法，可大大提高匹配算法的实时性和定位精度。

Description

一种面向目标定位的实时单边网格特征配准方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种面向目标定位的实时单边网格特征配准方法，特别设计一种能实现准确并快速目标定位的有效匹配方法。
背景技术
图像配准是一项基本的、具有挑战性的计算机视觉处理算法。它的主要目的是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、制造业加工等领域。目前，特征匹配是图像配准的一个重要分支，已经产生了不少特征配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定应用范围，也具有各自的特点，但很难将鲁棒性、准确性和实时性综合到一起。
图像的特征点提取，会根据图像特征信息的丰富程度、特征算法的选取等因素影响，特征点的数量有时多有时少，这给典型的特征匹配方法造成很大的负担。同时图像的复杂特性经常带来大量的假匹配，尤其在非刚性的情况下，因此，具有实时性和鲁棒性的异常值处理过程是必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够有效提升图像匹配的准确性，使得在任何刚性或非刚性变换情况下都能基于特征配准获得高精度的目标定位的配准方法。
本发明所采用的技术方案是：一种面向目标定位的实时单边网格特征配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取目标模板的样本图片和待定位测试图片；
步骤2：提取样本图片和待定位图片这二幅图像的ORB特征点；
步骤3：单边网格特征配准，确定目标定位点。
本发明采用ORB特征和Brute Force匹配，获取图像特征点的初匹配对应关系，为了提升配准算法的精度和速度，利用局部区域特征匹配具有一致性的特性，将空间网格化，对网格区域中匹配特征进行聚类并统计得分概率，用于区分匹配的正常值和异常值，从而实现实时、精准的目标定位。
与现有技术相比较，本发明的有益效果在于：提高了常规配准算法的速度和精度，同时开发了一种基于单边网格聚类的目标特征配准算法，可大大提高匹配算法的实时性、鲁棒性和定位精度。
附图说明
图1：本发明实施例的流程图；
图2：本发明实施例的网格划分示意图；
图3：本发明实施例的网格特征聚合效果图。
图4：本发明实施例的匹配运行时间对比图。
图5：本发明实施例的匹配效果对比图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请见图1，本发明提供的一种面向目标定位的实时单边网格特征配准方法，包括以下步骤：
步骤1：获取目标模板的样本图片和待定位测试图片；
步骤2：提取样本图片和待定位图片这二幅图像的ORB特征点；
步骤3：单边网格特征配准，确定目标定位点。
步骤3.1：利用BruteForce算法进行特征粗匹配，获取初始匹配特征点对；
步骤3.2：对图像的特征进行网格划分；
在一定的区域范围内，图像特征点的运动是平滑的，然而过大的区域中，由于平移、旋转和形变等影响，特征点对的一致性会被破坏。这将降低了真假匹配分布的区分性。因此，对于整个图像很难做到全图运动一致性，而对于一个足够小区域的运动平滑是很容易得到。因此，通过网格划分的思想，将一副图像分为n*n个网格区域。
参见图2和图3，图像被划分为20*20个网格区域，其中圆点为一个网格的所有特征点，很明显在右图中正确的匹配点呈现聚合特性，落在圆框对应区域，错误的匹配点呈现离散特征。
步骤3.3：利用聚类算法对每个网格的特征点进行聚类，获取最佳特征聚类中心，剔除错误匹配特征点对，获得精准匹配特征点对；
每个网格中正确的匹配点具有高概率密度的特点，如果正确匹配点数远大于错误匹配点数，则落入对应的聚类中心的网格区域点不断增加，其标准差较小，数据平稳，区分度也越来越明显。即使正确匹配点数小于错误匹配点数，由于错误匹配点具有随机性，呈现离散状态，其标准差较大，数据波动大，很容易进行区分排除该区域的错误匹配点，见图3。因此，当正确匹配点达到一定比例时，通过聚类及阈值判断，我们获得的匹配点具有非常精确的精度和召回率。
聚类算法则选用Meanshift算法来获取聚类中心。通常情况，数据的分布可能不止一个聚类中心，如均匀分布，没有点的稠密性可言，因此会出现很多聚类中心，而Meanshift算法依靠计算概率密度进行聚类，根据概率密度分布，获得若干个聚类中心。为了防止相邻聚类中心距离过近，我们采用网格半径的倍数作为聚类中心合并的半径R，判断各聚类中心是否合并，并计算合并后新的中心：。最后通过统计各聚类类别的特征点数量可以计算得到各聚类类别在网格中所占比例：。通过设置一个固定阈值T，当大于阈值T时，认为该聚类类别为正确的匹配点集，则其它特征点为错误的匹配点集，进行剔除。见图4和图5，通过单边网格聚类后的匹配点对，误匹配率可以降到1％以下，大大提升目标定位精度。
步骤3.4：计算目标转换矩阵。
应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种面向目标定位的实时单边网格特征配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取目标模板的样本图片和待定位测试图片；
步骤2：提取样本图片和待定位图片这二幅图像的ORB特征点；
步骤3：单边网格特征配准，确定目标定位点。
2.根据权利要求1所述的面向目标定位的实时单边网格特征配准方法，其特征在于：步骤1中，通过相机采集目标模板的样本图片和待定位测试图片。
3.根据权利要求1所述的面向目标定位的实时单边网格特征配准方法，其特征在于：步骤3的具体实现，包括以下子步骤：
步骤3.1：利用BruteForce算法进行特征粗匹配，获取初始匹配特征点对；
步骤3.2：对图像的特征进行网格划分；
步骤3.3：利用聚类算法对每个网格的特征点进行聚类，获取最佳特征聚类中心，剔除错误匹配特征点对，获得精准匹配特征点对；
步骤3.4：计算目标转换矩阵。
4.根据权利要求3所述的面向目标定位的实时单边网格特征配准方法，其特征在于：步骤3.2中，利用等分网格进行图像划分。
5.根据权利要求3所述的面向目标定位的实时单边网格特征配准方法，其特征在于：步骤3.3中，利用meanshift算法剔除错误匹配特征点对。
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