CN112308121B - 一种模板图像边缘点优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种模板图像边缘点优化方法，包括：选取多张待匹配图像，分别提取模板图像和各张待匹配图像中的边缘点；利用模板图像中的边缘点Ai信息对各张待匹配图像中的边缘点进行匹配，在每张待匹配图像中找到匹配点Dij及各匹配点对应的匹配分数值Sij；利用分数值Sij计算第i个边缘点的权重Votei；遍历每个边缘点，剔除权重值小于预设值的点，将剩余边缘点记为优化后的模板图像边缘点；本方法利用多种不同情况下的待匹配图像对模板图像中的边缘点进行优化，在此基础上，本方法还采用了聚类方法和最近邻方法相结合，去除对匹配精度无影响的边缘点，提升匹配速度。

Description

一种模板图像边缘点优化方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种模板图像边缘点优化方法。
背景技术
模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，对于特征点的匹配要求较高，而现有方法中，仅采用边缘提取方法获得模板图像中的边缘点，对于边缘点没有进行进一步处理，这会使得模板图像中的边缘点有较多杂点，影响匹配精度；同时，模板图像中的边缘点数量过多时，会造成匹配信息的冗余，这种情况非但无法提高精度反而降低了匹配速度。
发明内容
为了现有技术存在的问题，本发明提供了一种模板图像边缘点优化方法，其利用多种不同情况下的待匹配图像对模板图像中的边缘点进行优化，还采用了聚类方法和最近邻方法相结合，去除对匹配精度无影响的边缘点，提升匹配速度。
为此，本发明的技术方案如下：
一种模板图像边缘点优化方法，包括：选取多张待匹配图像，分别提取模板图像和各张待匹配图像中的边缘点；
利用模板图像中的边缘点Ai信息对各张待匹配图像中的边缘点进行匹配，在每张待匹配图像中找到匹配点Dij及各匹配点对应的匹配分数值Sij；i表示第i个边缘点，1≤i≤m，m表示模板图像中边缘点的总个数；j表示第j张待匹配图像，1≤j≤n，n表示待匹配图像的总张数；
计算第i个边缘点的权重Votei：
Figure BDA0002728613020000021
其中，
Figure BDA0002728613020000022
遍历每个边缘点，剔除权重值小于预设值的点，将剩余边缘点记为优化后的模板图像边缘点。
进一步，所述预设值为0.5～0.8。
优选，在提取模板图像和各张待匹配图像中的边缘点之前，预先对模板图像和待匹配图像进行图像预处理，包括滤波、增强、均衡化处理。
进一步，提取图像中边缘点的方法为canny边缘检测方法或sobel边缘检测方法。
为了缩短模板匹配时间，将所述优化后的模板图像边缘点进行聚类处理，得到K个边缘点聚类结果；
在单个边缘点聚类结果中，计算任意相邻两点之间的距离，统计距离均值L，计算步长系数
Figure BDA0002728613020000023
p取值范围2～5；
若
Figure BDA0002728613020000024
则：统计各边缘点梯度方向的均值，将均值记为该类边缘点集的主方向；查找该类边缘点集中的首个边缘点，将其存储为起始点，沿所述主方向，以步长s＝L/c进行最近邻搜索，将邻域内的距离起始点最远的边缘点存储为新的起始点、其他边缘点剔除，以新的起始点继续进行最近邻搜索，直到遍历完该类边缘点集的所有点，将被存储为起始点的各个边缘点记为该类边缘点集中的最终边缘点；
否则：直接将当前边缘点聚类结果中的各个边缘点记为最终边缘点，并跳转到下一个边缘点聚类结果中，计算步长系数c，并再次判断；直到遍历完K类边缘点集，得出每类边缘点集中的最终边缘点；将所有最终边缘点汇总为模板图像中的最终边缘点。
进一步，所述聚类方法包括K-means++聚类方法和K-means聚类方法。
本发明方法利用多种不同情况下的待匹配图像对模板图像中的边缘点进行优化，剔除容易造成误匹配的点，保留匹配精度高的点；为了更进一步的提高匹配效率，还采用了聚类方法和最近邻方法相结合，对边缘点进行进一步的整合，去除对匹配精度无影响的边缘点，提升匹配速度。
附图说明
图1为模板图像对各张待匹配图像进行匹配得到的匹配点的示意图；
图2为对模板图像进行聚类处理、剔除冗余边缘点的示意图；
图3为分别采用常规模板图像和优化模板图像匹配出的边缘点示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案进行详细描述。
一种模板图像边缘点优化方法，包括：选取多张待匹配图像，分别提取模板图像和各张待匹配图像中的边缘点；
本实施例中，预先采集了不同情况下(不同比例、倾斜角度)的多张待匹配图像；
利用模板图像中的边缘点Ai信息对各张待匹配图像中的边缘点进行匹配，如图1所示，在每张待匹配图像中找到匹配点Dij及各匹配点对应的匹配分数值Sij；i表示第i个边缘点，1≤i≤m，m表示模板图像中边缘点的总个数；j表示第j张待匹配图像，1≤j≤n，n表示待匹配图像的总张数；
计算第i个边缘点的权重Votei：
Figure BDA0002728613020000041
其中，
Figure BDA0002728613020000042
遍历每个边缘点，剔除权重值小于预设值的点，将剩余边缘点记为优化后的模板图像边缘点。
具体的，预设值为0.5～0.8，本实施例中，预设值为0.7；作为本发明的一种优选实施方式，在提取模板图像和各张待匹配图像中的边缘点之前，预先对模板图像和待匹配图像进行图像预处理，包括滤波、增强、均衡化处理。
其中，提取图像中边缘点的方法为canny边缘检测方法或sobel边缘检测方法。
为了缩短模板匹配时间，将优化后的模板图像边缘点进行聚类处理，得到K个边缘点聚类结果；
在单个边缘点聚类结果中，计算任意相邻两点之间的距离，统计距离均值L，计算步长系数
Figure BDA0002728613020000043
p取值范围2～5；
若
Figure BDA0002728613020000044
则：统计各边缘点梯度方向的均值，将均值记为该类边缘点集的主方向；查找该类边缘点集中的首个边缘点，将其存储为起始点，沿主方向，以步长s＝L/c进行最近邻搜索，将邻域内的距离起始点最远的边缘点存储为新的起始点、其他边缘点剔除，以新的起始点继续进行最近邻搜索，直到遍历完该类边缘点集的所有点，将被存储为起始点的各个边缘点记为该类边缘点集中的最终边缘点；
否则：直接将当前边缘点聚类结果中的各个边缘点记为最终边缘点，并跳转到下一个边缘点聚类结果中，计算步长系数c，并再次判断；直到遍历完K类边缘点集，得出每类边缘点集中的最终边缘点；将所有最终边缘点汇总为模板图像中的最终边缘点(如图2所示，经过聚类处理的边缘点数量减少，利用其进行模板匹配，处理时间将有效提升)。
其中，聚类方法包括K-means++聚类方法和K-means聚类方法；当采用K-means聚类方法时，设置K值为模板边缘拐点的个数。
本实施例中得出的模板图像可直接用于后续的模板匹配过程，对大量的待匹配图像进行实时的模板匹配；下表为：在对同一张待匹配图像进行模板匹配时，本方法模板图像与现有方法中的模板图像对比，进行模板匹配时的耗时对比；
Figure BDA0002728613020000051
如表所见，采用本发明处理的模板图像，在进行模板匹配时，处理时间远低于常规模板图像进行模板匹配的时间，更加适用于实时匹配过程。
同时，为了验证优化后模板图像进行匹配的精度，如图3所示，分别采用常规的模板图像和优化的模板图像进行匹配得到的边缘点信息，可见，采用本方法优化的模板图像，剔除了容易造成误匹配的点，保留匹配精度高的点，使得匹配结果更加精准，无冗余信息。

Claims (6)

1.一种模板图像边缘点优化方法，其特征在于，选取多张待匹配图像，分别提取模板图像和各张待匹配图像中的边缘点；
利用模板图像中的边缘点Ai信息对各张待匹配图像中的边缘点进行匹配，在每张待匹配图像中找到匹配点Dij及各匹配点对应的匹配分数值Sij；i表示第i个边缘点，1≤i≤m，m表示模板图像中边缘点的总个数；j表示第j张待匹配图像，1≤j≤n，n表示待匹配图像的总张数；
计算第i个边缘点的权重Votei：
Figure FDA0002728613010000011
其中，
Figure FDA0002728613010000012
遍历每个边缘点，剔除权重值小于预设值的点，将剩余边缘点记为优化后的模板图像边缘点。
2.如权利要求1所述的模板图像边缘点优化方法，其特征在于：所述预设值为0.5～0.8。
3.如权利要求1所述的模板图像边缘点优化方法，其特征在于：在提取模板图像和各张待匹配图像中的边缘点之前，预先对模板图像和待匹配图像进行图像预处理，包括滤波、增强、均衡化处理。
4.如权利要求1所述的模板图像边缘点优化方法，其特征在于，提取图像中边缘点的方法为canny边缘检测方法或sobel边缘检测方法。
5.如权利要求1所述的模板图像边缘点优化方法，其特征在于：将所述优化后的模板图像边缘点进行聚类处理，得到K个边缘点聚类结果；
在单个边缘点聚类结果中，计算任意相邻两点之间的距离，统计距离均值L，计算步长系数
Figure FDA0002728613010000021
p取值范围2～5；
若
Figure FDA0002728613010000022
则：统计各边缘点梯度方向的均值，将均值记为该类边缘点集的主方向；查找该类边缘点集中的首个边缘点，将其存储为起始点，沿所述主方向，以步长s＝L/c进行最近邻搜索，将邻域内的距离起始点最远的边缘点存储为新的起始点、其他边缘点剔除，以新的起始点继续进行最近邻搜索，直到遍历完该类边缘点集的所有点，将被存储为起始点的各个边缘点记为该类边缘点集中的最终边缘点；
否则：直接将当前边缘点聚类结果中的各个边缘点记为最终边缘点，并跳转到下一个边缘点聚类结果中，计算步长系数c，并再次判断；直到遍历完K类边缘点集，得出每类边缘点集中的最终边缘点；将所有最终边缘点汇总为模板图像中的最终边缘点。
6.如权利要求5中所述的模板图像边缘点优化方法，其特征在于：所述聚类方法包括K-means++聚类方法和K-means聚类方法。
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