CN114120011B - 一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法。该方法是由个体和群体之间的互动形成，不需要进行集中控制和全局模型就可以在最短时间内快速找到最佳解决方案，节约搜索的时间，提高匹配速度。其包括以下步骤：(1)对待匹配图像进行预处理，进行图像下采样操作；(2)初次匹配：以图像相似度作为适应函数，在下采样后的图像上使用群体智能算法确定初次匹配位置；(3)精匹配：以初次匹配位置作为搜索中心，在原图上使用群体智能算法进行一定范围内的匹配，得到最终匹配结果。

Description

一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法
技术领域
本发明涉及图像匹配方法及应用技术领域，特别是涉及一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法，属于图像处理领域。
背景技术
在各种视觉应用中，图像匹配是一项基本而关键的任务，它用来识别来自两个或者多个图像中相同或相似的部分。而在工业视觉领域中，图像的匹配精度和匹配速度是两个非常重要的指标。如何在保证高匹配速度的同时达到较高的匹配精度，这是工程上需要不断优化的问题。
在实际应用中，初次匹配阶段一般以人工对位为主。这种方式受操作员的技能水平以及工作状态影响较大，且花费的匹配时间较长，不利于工业生产。
而智能群体算法正好可以解决这个问题。群体智能算法是个体和群体之间相互作用形成的简单行为，这项工作不需要集中控制和全局模型，就能在问题领域中快速找到最佳解决方案。
发明内容
本发明提出了一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法，使用群体智能算法减少计算量，加快匹配效率。
为了克服现有技术存在的缺陷，本发明的技术方案如下：
一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法，包括如下步骤：
S1.图像预处理：对源图像进行下采样处理；
S2.初次匹配：在下采样后的图像上，以图像相似度作为适应函数，使用群体智能算法进行初次匹配；
S3.精匹配：由初次匹配得到的匹配结果作为搜索中心，在原图上使用群体智能算法进行一定范围内的匹配，得到匹配结果；
在上述一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法中，所述图像预处理为对原图进行下采样操作包括对一幅图像I尺寸为M*N，对其进行s倍的下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像。若为矩阵形式的图像，即为把原始图像s*s窗口内的图像变为一个像素，可为窗口内所有像素的均值。
进一步地，在上述一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法中，所述群体智能算法包括：
将图像匹配的数学模型定义为X＝[x，y]，其中x，y为横纵坐标。目标函数为选择的图像相似度计算函数F(X)。
(1)初始化种群规模、迭代次数等参数；
(2)根据图像大小设置搜索范围Xmax、Xmin。在图像匹配范围，即解空间内随机初始化种群X＝{X1，X2，X3，...，XN}，其中N为种群个数。每个个体代表一个匹配位置。生成个体的公式如下：
X＝(Xmax-Xmin)*u(e)+Xmin
其中，u(e)为[0，1]的随机因子
(3)根据图像相似度适应函数计算个体适应值；
(4)挑选部分个体进行社会协作操作；
(5)竞争操作，生成新一代种群；
(6)重复(3)～(5)的操作，直至满足迭代终止条件；
(7)输出匹配位置。
进一步地，在上述一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法中，所述图像相似度包括：
所述图像相似度是指对于两幅图像之间内容的相似程度进行计算，根据所得数值来判断图像内容的相近程度。相近程度可根据图像的直方图、图像之间的距离(欧氏距离、汉明距离、余弦距离)、感知哈希算法等计算。
进一步地，在上述一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法中，所述由初次匹配得到的匹配结果作为搜索中心包括：
若初次匹配结果为[x，y]，则在精匹配中实际中心位置为[x*s，y*s]，其中s为下采样的规模。
本发明采用群体智能算法对图像匹配这一问题进行优化，该算法在图像匹配领域应用上具有抗噪能力强、搜索速度快的特点，可以同时满足高精度和高速度的两项指标，减少计算量，加快匹配效率。
附图说明
图1为本发明中利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法流程框图；
图2为本发明中初次匹配流程框图；
图3为本发明中精匹配流程框图；
图4为源图进行下采样预处理；
图5为模板图进行下采样预处理；
图6为初次匹配结果；
图7为精匹配的搜索范围。
具体实施方式
在本申请的描述中，需要说明的是，本文所用到的图片单位是基于像素的，仅是为了便于描述本申请和简化描述，因此不能理解为对本申请的限制。
还需要说明的是，本申请实施例不仅适用于所拍摄的图片，任何图像采集装置采集的图像均可以执行本申请实施例提供的方法来提高图像匹配速度。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
参见图1，所示为本发明中利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法流程框图，图2为本发明中初次匹配流程框图，图3为本发明中精匹配流程框图；具体包括以下步骤：
步骤S1：图像预处理：对源图像进行下采样处理；
步骤S2：初次匹配：在下采样后的图像上，以图像相似度作为适应函数，使用群体智能算法进行初次匹配；
步骤S3：精匹配：由初次匹配得到的匹配结果作为搜索中心，在原图上使用群体智能算法进行一定范围内的匹配，得到匹配结果；
步骤S1中，下采样是指对一幅图像I尺寸为M*N，对其进行s倍的下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像；若为矩阵形式的图像，即为把原始图像s*s窗口内的图像变为一个像素，可为窗口内所有像素的均值；
所述群体智能算法包括：
将图像匹配的数学模型定义为X＝[x，y]，其中x，y为横纵坐标；
目标函数为选择的图像相似度计算函数F(X)；包括以下步骤：
(1)定义种群规模、迭代次数等参数；
(2)根据图像大小设置搜索范围Xmax、Xmin；在图像匹配范围，即解空间内随机初始化种群X＝{X1，X2，X3，...，XN}，其中N为种群个数；每个个体代表一个匹配位置；生成个体的公式如下：
X＝(Xmax-Xmin)*u(e)+Xmin
其中，u(e)为[0，1]的随机因子；
(3)根据图像相似度适应函数计算个体适应值；
(4)挑选部分个体进行社会协作操作；
(5)竞争操作，生成新一代种群；
(6)重复(3)～(5)的操作，直至满足迭代终止条件；
(7)输出匹配位置。
在一种优选实施方式中，利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法的具体步骤的描述：
S1：对大小为7000*7000的原图进行下采样，设下采样规模为10，则生成700*700的缩略图，如附图4所示；在原图上取左上角坐标为[1250，1684]，大小为1500*1500的模板图，进行相同规模的下采样，生成150*150的模板缩略图，如附图5所示；
S2：对于下采样过后的图像进行群体智能算法搜索：
1)初始化种群规模N1、迭代次数T1等参数；
2)此问题的横纵坐标搜索范围为[0，550]，在此搜索范围内随机初始化种群：
根据图像大小设置搜索范围Xmax、Xmin。在图像匹配范围，即解空间内随机初始化种群X＝{X1，X2，X3，...，XN}，其中N为种群个数。每个个体代表一个匹配位置。生成个体的公式如下：
X＝(Xmax-Xmin)*u(e)+Xmin
3)根据图像相似度适应函数计算个体适应值；
4)挑选部分个体进行社会协作操作；
5)竞争操作，生成新一代种群；
6)重复(3)～(5)的操作，直至满足迭代终止条件；
7)输出匹配位置[125，168]
参考附图6：
图中矩形框的位置即是初次匹配结果[125，168]的位置。
S3：根据初次匹配得到匹配结果为[125，168]。由于下采样规模为10，因此在原图上实际位置为[1250，1680]。以此坐标为搜索中心，设定搜索范围为[-200，200]，即大小为400*400。在此范围内再次进行群体智能算法搜索：
1)初始化种群规模N2、迭代次数T2等参数；
2)此时问题的横坐标搜索范围为[1050，1450]，纵坐标搜索范围为[1480，1880]，在此搜索范围内随机初始化种群，参考附图7，矩形框即为有可能的匹配位置：
根据图像大小设置搜索范围Xmax、Xmin。在图像匹配范围，即解空间内随机初始化种群X＝{X1，X2，X3，...，XN}，其中N为种群个数。每个个体代表一个匹配位置。生成个体的公式如下：
X＝(Xmax-Xmin)*u(e)+Xmin
3)根据图像相似度适应函数计算个体适应值；
4)挑选部分个体进行社会协作操作；
5)竞争操作，生成新一代种群；
6)重复(3)～(5)的操作，直至满足迭代终止条件；
7)输出匹配位置[1250，1684]。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：图像预处理：对源图像进行下采样处理；
步骤S2：初次匹配：在下采样后的图像上，以图像相似度作为适应函数，使用群体智能算法进行初次匹配；
步骤S3：精匹配：由初次匹配得到的匹配结果作为搜索中心，在原图上使用群体智能算法进行一定范围内的匹配，得到匹配结果；
步骤S1中，下采样是指对一幅图像I尺寸为M*N，对其进行s倍的下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像；若为矩阵形式的图像，即为把原始图像s*s窗口内的图像变为一个像素，可为窗口内所有像素的均值；
所述群体智能算法包括：
将图像匹配的数学模型定义为X＝[x，y]，其中x，y为横纵坐标；目标函数为选择的图像相似度计算函数F(X)；包括以下步骤：
(1)定义种群规模、迭代次数等参数；
(2)根据图像大小设置搜索范围Xmax、Xmin；在图像匹配范围，即解空间内随机初始化种群X＝{X1，X2，X3，...，XN}，其中N为种群个数；每个个体代表一个匹配位置；生成个体的公式如下：
X＝(Xmax-Xmin)*u(e)+Xmin
其中，u(e)为[0，1]的随机因子；
(3)根据图像相似度适应函数计算个体适应值；
(4)挑选部分个体进行社会协作操作；
(5)竞争操作，生成新一代种群；
(6)重复(3)～(5)的操作，直至满足迭代终止条件；
(7)输出匹配位置。
2.根据权利要求1所述的利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法，其特征在于，
所述图像相似度是指对于两幅图像之间内容的相似程度进行计算，根据所得数值来判断图像内容的相近程度；相近程度可根据图像的直方图、图像之间的距离、感知哈希算法等计算。
3.根据权利要求1所述的利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法，其特征在于，由初次匹配得到的匹配结果作为搜索中心包括：
若初次匹配结果为[x，y]，则在精匹配中实际中心位置为[x*s，y*s]，其中s为下采样的规模。
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