专利名称：影像差异比较系统及方法
技术领域：
本发明涉及一种影像处理系统及方法，特别是关于一种影像差异比较系统及方法。
背景技术：
通常，在比较影像局部区域时，需要设定一个合适的阈值(Threshold)才能进行影像比较处理。然而，这些阈值的设定通常采用的方法有参数手工设定法，以及穷举设定法等。因此，对于加快影像特征点的提取，需要采用一种自动获取阈值的方法。当提取影像特征点时，影像的特征点有很多，只取一部分特征点作为影像比对分析，这其中就要过滤掉一些特征点，那么就要设定一个阈值来保留一部分特征点。如果这个阈值随意设定一个数值，就会产生以下问题1)如果阈值太小，影像特征点保留过多计算处理耗时长，影响影像 比较效率；2)如果阈值太大，影像特征点保留过少，影像无法精确比较；3)如果列举一系列阈值去测试，都有可能达不到目的，并且还会浪费大量时间。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种影像差异比较系统及方法，能够自动产生比较两张影像时所需的阈值，从而快速且精确地比较两张影像，提高影像比较效率。所述的影像差异比较系统，安装并运行于计算机中，该计算机连接有影像摄取设备。该系统包括影像获取模块，用于从计算机的存储器中获取待测物件的基准影像，以及通过影像摄取设备摄取待测物件的待测影像；灰度处理模块，用于从基准影像中选取第一局部影像及从待测影像中选取第二局部影像，以及将第一局部影像和第二局部影像做影像灰度处理分别得到第一灰度图象和第二灰度图象；阈值产生模块，用于计算第一灰度图象的像素和均值的平方值及第二灰度图象的像素和均值的平方值，以及在两个像素和均值的平方值所构成的数值区间内选取中间区间值作为阈值；影像比较模块，用于根据所述的阈值在第一灰度图象中提取第一影像特征点以及在第二灰度图象中提取第二影像特征点，根据第一影像特征点在第一灰度图象中确定第一比较区域，根据第二影像特征点在第二灰度图象中确定第二比较区域，以及比较第一比较区域与第二比较区域的差异来确定基准影像与待测影像之间的影像差异。所述的影像差异比较方法包括步骤从计算机的存储器中获取待测物件的基准影像，以及通过影像摄取设备摄取待测物件的待测影像；从基准影像中选取第一局部影像及从待测影像中选取第二局部影像；将第一局部影像和第二局部影像做影像灰度处理分别得到第一灰度图象和第二灰度图象；计算第一灰度图象的像素和均值的平方值及第二灰度图象的像素和均值的平方值；在所述两个像素和均值的平方值所构成的数值区间内选取中间区间值作为阈值；根据所述的阈值在第一灰度图象中提取第一影像特征点以及在第二灰度图象中提取第二影像特征点；根据第一影像特征点在第一灰度图象中确定第一比较区域，以及根据第二影像特征点在第二灰度图象中确定第二比较区域；比较第一比较区域与第二比较区域的差异来确定基准影像与待测影像之间的影像差异。相较于现有技术，本发明所述的影像差异比较系统及方法能够自动产生比较两张影像时所需的阈值，根据该阈值分别提取两张影像的区域特征点来确定精确的影像比较区域，并通过比较两个区域的差异以确定两张影像之间的差异，从而到达快速且精确地比较两张影像，提高影像比较效率之目的。
图I是本发明影像差异比较系统较佳实施例的架构图。图2是本发明影像差异比较方法较佳实施例的流程图。图3是待测物件的基准影像与待测影像的示意图。 主要元件符号说明计算机I影像差异比较系统 11影像获取模块111灰度处理模块112阈值产生模块113影像比较模块114存储器12中央处理器13显示器14影像摄取设备2待测物件3如下具体实施方式
将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施例方式如图I所示，是本发明影像差异比较系统11较佳实施例的架构图。在本实施例中，所述的影像差异比较系统11安装并运行于计算机I中，能够自动产生比较两张影像时所需的阈值(Threshold)，根据该阈值分别提取两张影像的区域特征点来确定精确的影像比较区域，以及通过比较两个区域的差异以确定两张影像之间的差异。所述的计算机I连接有影像摄取设备2，该影像摄取设备2用于摄取待测物件3的待测影像，参考图3所示的待测影像b。所述的计算机I包括存储器12、中央处理器13以及显示器14。存储器12存储有待测物件3的基准影像，参考图3所示的基准影像a。中央处理器13用于执行影像差异比较系统11来比较待测影像与基准影像之间的影像差异，并将该影像差异显示在显示器14上。所述的影像差异比较系统11包括影像获取模块111、灰度处理模块112、阈值产生模块113以及影像比较模块114。本发明所称的模块是由一系列计算指令组成的计算机程序段。在本实施例中，所述的模块是一种能够被中央处理器13所执行并且能够完成固定功能的计算机程序段，其存储在所述的存储器12中。
所述的影像获取模块111用于从存储器12中获取待测物件3的基准影像，以及通过影像摄取设备2摄取待测物件的待测影像。参考图3所示，基准影像a是一种在无外界光源干扰时所拍摄待测物件3的样本影像，待测影像b是一种在外界光源变化造成光影干扰时所摄取待测物件3的拍摄影像。所述的灰度处理模块112用于分别将基准影像与待测影像的每一个像素点的像素值做归一化(Normalize)处理，便于对基准影像与待测影像进行影像计算与分析。所述的归一化处理是指将每一个像素点的像素值变换到特定的像素值区间内，例如像素值区间
。例如，基准影像具有RGB像素三通道，每一像素通道的像素值范围为R通道为[100，150]，G通道为[90，130]，以及B通道为[80，160]。灰度处理模块112将R通道像素值范围归一化处理为
像素范围内，其转化公式为(x-100) *255/(150-100)，其中X为100至150范围内的一个像素值，这样R的最小值100变为0，最大值150变为255。同理，灰度处理模块112也可将G通道与B通道像素值同样归一化到
的像素值范围内。
所述的灰度处理模块112还用于在基准影像中选取所需比较的第一局部影像，在待测影像中选取所需比较的第二局部影像，以及将第一局部影像和第二局部影像做影像灰度处理分别得到第一灰度图象和第二灰度图象。在本实施例中，假如第一局部影像的一个像素点的像素值表示为RGB (R，G，B)，灰度处理模块112通过加权公式计算灰度值=Gray =(RX 299+GX 587+B X 114) /1000，将原来的像素值RGB (R，G，B)中的R值、G值与B值统一用灰度值替换形成新的像素值RGB(Gray，Gray，Gray)，从而即可产生第一灰度图象。同理，灰度处理模块112可以将第二局部影像做灰度处理得到第二灰度图象。所述的阈值产生模块113用于计算第一灰度图象的第一像素和，以及计算第二灰度图象的第二像素和。在本实施例中，假如第一灰度图象是由NI个像素点组成，第一灰度图象是由N2个像素点组成，阈值产生模块113将第一灰度图象的每一个像素点的像素值相加即得到第一像素和SI ;同理，阈值产生模块113将第二灰度图象的每一个像素点的像素值相加即得到第二像素和S2。所述的阈值产生模块113还用于根据第一像素和计算第一灰度图象的像素和均值的平方值，根据第二像素和计算第二灰度图象的像素和均值的平方值，以及在两个像素和均值的平方值构成的数值区间内选取中间区间值作为提取影像特征点的阈值。在本实施例中，阈值产生模块113将第一像素和SI除以像素点总数NI得到计算第一灰度图象的像素和均值D1，将第二像素和S2除以像素点总数N2得到计算第二灰度图象的像素和均值D2，并分别计算出该两个像素和均值的平方值Ql = DlXDl与Q2 = D2XD2，从而得到数值区间[Q1，Q2]。阈值产生模块113在数值区间[Q1，Q2]中选取中间区间范围作为提取影像特征点的阈值T，例如阈值T = (Ql+Q2)/2。在其它实施例中，接近数值区间[Ql，Q2]的中间数值(Ql+Q2)/2的中间区间范围值均可作为阈值T。所述的影像比较模块114用于根据所述的阈值在第一灰度图象中提取第一影像特征点，以及在第二灰度图象中提取第二影像特征点。一般地，每一幅影像都有许多特征点，每一个特征点都对一个特征值。在本实施例中，影像比较模块114将每一个特征值与得到的阈值进行比较，大于阈值的特征值就是所需提取的特征值。参考图3所示，假定第一灰度图象Pl中有5000个特征点，第二灰度图象P2中有6000个特征点，阈值T为3200，影像比较模块114则从第一灰度图象Pl中5000个特征点的特征值大于3200的2000个特征点提取出来，将第二灰度图象P2中6000个特征点的特征值大于3200的1800个特征点提取出来。所述的影像比较模块114还用于根据第一影像特征点在第一灰度图象中确定第一比较区域，根据第二影像特征点在第二灰度图象中确定第二比较区域，以及比较第一比较区域与第二比较区域的差异以确定基准影像与待测影像之间的影像差异。在本实施例中，影像比较模块114分别将第一灰度图象Pl中2000个特征点与第二灰度图象P2中1800个特征点建立对应关系得到一个映射距阵，在第一灰度图象Pl中最大区域选取左上角和右下角的两个特征点，并根据该映射距阵在第二灰度图象P2中找到的对应这两个特征点的坐标，来确定第一灰度图象Pl中的第一比较区域在第二灰度图象P2中对应的第二比较区域。然后，影像比较模块114通过比较第一比较区域与第二比较区域的差异来确定将基 准影像与待测影像之间的影像差异，并将该影像差异显示在显示器14上。如图2所示，是本发明影像差异比较方法较佳实施例的流程图。在本实施例中，本发明所述的方法能够自动产生比较两张影像时所需的阈值，根据该阈值分别提取两张影像的区域特征点来确定精确的影像比较区域，以及通过比较两个区域的差异以确定两张影像之间的差异。步骤S201，影像获取模块111从存储器12中获取待测物件3的基准影像，并通过影像摄取设备2摄取待测物件的待测影像，参考图3所示的基准影像a以及待测影像b。步骤S202，灰度处理模块112分别将基准影像与待测影像的每一个像素点的像素值做归一化处理，便于对基准影像与待测影像进行影像计算与分析。所述的归一化处理是指将每一个像素点的像素值变换成选定的像素值区间内，例如像素区间为
。步骤S203，灰度处理模块112在基准影像中选取所需比较的第一局部影像，并在待测影像中选取所需比较的第二局部影像。步骤S204，灰度处理模块112将第一局部影像和第二局部影像做影像灰度处理分别得到第一灰度图象和第二灰度图象。步骤S205，阈值产生模块113计算第一灰度图象的第一像素和，并计算第二灰度图象的第二像素和。在本实施例中，假如第一灰度图象是由NI个像素点组成，第一灰度图象是由N2个像素点组成，阈值产生模块113将第一灰度图象的每一个像素点的像素值相加即得到第一像素和SI ;同理，阈值产生模块113将第二灰度图象的每一个像素点的像素值相加即得到第二像素和S2。步骤S206，阈值产生模块113根据第一像素和计算第一灰度图象的像素和均值的平方值，以及根据第二像素和计算第二灰度图象的像素和均值的平方值。在本实施例中，阈值产生模块113将第一像素和SI除以像素点总数NI得到计算第一灰度图象的像素和均值D1，将第二像素和S2除以像素点总数N2得到计算第二灰度图象的像素和均值D2，并分别计算出该两个像素和均值的平方值Ql = DlXDl与Q2 = D2XD2。步骤S207，阈值产生模块113在两个像素和均值的平方值构成的数值区间内选取中间区间值作为提取影像特征点的阈值。在本实施例中，阈值产生模块113根据两个像素和均值Ql与Q2得到数值区间[Ql，Q2]，并在该数值区间[Ql，Q2]中选取中间区间范围作为提取影像特征点的阈值T，例如阈值T = (Q1+Q2) /2，在其它实施例中，接近数值区间[Ql，Q2]的中间数值(Ql+Q2)/2的中间区间范围值均可作为阈值T。
步骤S208，影像比较模块114根据所述的阈值在第一灰度图象中提取第一影像特征点，并在第二灰度图象中提取第二影像特征点。一般地，每一幅影像都有许多特征点，每一个特征点都对应一个特征值。在本实施例中，影像比较模块114将每一个特征值与得到的阈值进行比较，大于阈值的特征值就是所需提取的特征值。步骤S209，影像比较模块114根据第一影像特征点在第一灰度图象中确定第一比较区域，并根据第二影像特征点在第二灰度图象中确定第二比较区域。参考图3所示，影像比较模块114分别将第一灰度图象Pl中的特征点与第二灰度图象P2中的特征点建立对应关系得到一个映射距阵，在第一灰度图象Pl中最大区域选取左上角和右下角的两个特征点，并根据该映射距阵在第二灰度图象P2中找到的对应这两个特征点的坐标，从而确定第一灰度图象Pl中的第一比较区域在第二灰度图象P2中对应的第二比较区域。步骤S210，影像比较模块114通过比较第一比较区域与第二比较区域的差异以确定基准影像与待测影像之间的影像差异，并将该影像差异显示在显示器14上。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者者等同替换都不应脱离本发明技术方案的精神和范围。
权利要求
1.一种影像差异比较系统，安装并运行于计算机中，该计算机连接有影像摄取设备，其特征在于，该系统包括 影像获取模块，用于从计算机的存储器中获取待测物件的基准影像，以及通过影像摄取设备摄取待测物件的待测影像； 灰度处理模块，用于从基准影像中选取第一局部影像及从待测影像中选取第二局部影像，以及将第一局部影像和第二局部影像做影像灰度处理分别得到第一灰度图象和第二灰度图象； 阈值产生模块，用于计算第一灰度图象的像素和均值的平方值及第二灰度图象的像素和均值的平方值，以及在两个像素和均值的平方值所构成的数值区间内选取中间区间值作为阈值；以及 影像比较模块，用于根据所述的阈值在第一灰度图象中提取第一影像特征点以及在第二灰度图象中提取第二影像特征点，根据第一影像特征点在第一灰度图象中确定第一比较区域，根据第二影像特征点在第二灰度图象中确定第二比较区域，以及比较第一比较区域与第二比较区域的差异来确定基准影像与待测影像之间的影像差异。
2.如权利要求I所述的影像差异比较系统，其特征在于，所述的灰度处理模块还用于分别将基准影像与待测影像的每一个像素点做像素值归一化处理，所述的像素值归一化处理是指将每一个像素点的像素值变换到指定的像素值区间内。
3.如权利要求I所述的影像差异比较系统，其特征在于，所述的阈值产生模块根据第一灰度图象的像素和及其像素点总数来计算第一灰度图象的像素和均值，以及根据第二灰度图象的像素和及其像素点总数来计算第二灰度图象的像素和均值。
4.如权利要求I所述的影像差异比较系统，其特征在于，所述的影像比较模块将第一灰度图象中大于阈值的像素点作为第一灰度图象所需提取的特征点，以及将第二灰度图象中大于阈值的像素点作为第二灰度图象所需提取的特征点。
5.如权利要求I所述的影像差异比较系统，其特征在于，所述的影像比较模块分别将第一灰度图象中的特征点与第二灰度图象中的特征点建立对应关系得到一个映射距阵，根据该映射距阵来确定第一灰度图象中的第一比较区域以及第二灰度图象中对应的第二比较区域。
6.一种影像差异比较方法，应用于计算机中，该计算机连接有影像摄取设备，其特征在于，该方法包括步骤 从计算机的存储器中获取待测物件的基准影像，以及通过影像摄取设备摄取待测物件的待测影像； 从基准影像中选取第一局部影像及从待测影像中选取第二局部影像； 将第一局部影像和第二局部影像做影像灰度处理分别得到第一灰度图象和第二灰度图象； 计算第一灰度图象的像素和均值的平方值及第二灰度图象的像素和均值的平方值； 在所述两个像素和均值的平方值所构成的数值区间内选取中间区间值作为阈值； 根据所述的阈值在第一灰度图象中提取第一影像特征点以及在第二灰度图象中提取第二影像特征点； 根据第一影像特征点在第一灰度图象中确定第一比较区域，以及根据第二影像特征点在第二灰度图象中确定第二比较区域；以及 比较第一比较区域与第二比较区域的差异来确定基准影像与待测影像之间的影像差巳
7.如权利要求6所述的影像差异比较方法，其特征在于，该方法还包括步骤 分别将基准影像与待测影像的每一个像素点做像素值归一化处理，所述的像素值归一化处理是指将每一个像素点的像素值变换到指定的像素值区间内。
8.如权利要求6所述的影像差异比较方法，其特征在于，所述的第一灰度图象的像素和均值是根据第一灰度图象的像素和及其像素点总数来计算的，以及第二灰度图象的像素和均值是根据第二灰度图象的像素和及其像素点总数来计算的。
9.如权利要求6所述的影像差异比较方法，其特征在于，所述的第一灰度图象所需提取的特征点是第一灰度图象中大于阈值的像素点，以及第二灰度图象所需提取的特征点是第二灰度图象中大于阈值的像素点。
10.如权利要求6所述的影像差异比较方法，其特征在于，所述的确定第一比较区域和第二比较区域包括步骤 将第一灰度图象中的特征点与第二灰度图象中的特征点建立对应关系得到一个映射距阵；以及 根据该映射距阵来确定第一灰度图象中的第一比较区域以及第二灰度图象中对应的第二比较区域。
全文摘要
一种影像差异比较系统及方法，该方法包括步骤获取待测物件的基准影像并摄取待测物件的待测影像；从基准影像中选取第一局部影像及从待测影像中选取第二局部影像；将第一局部影像和第二局部影像做影像灰度处理分别得到第一灰度图象和第二灰度图象；计算第一灰度图象的像素和均值的平方值及第二灰度图象的像素和均值的平方值；在两个像素和均值的平方值所构成的数值区间内选取中间区间值作为阈值；根据阈值在第一灰度图象中确定第一比较区域及在第二灰度图象中确定第二比较区域；比较第一比较区域与第二比较区域的差异来确定两张影像之间的差异。本发明能够自动产生比较两张影像时所需的阈值，快速精确地比较两张影像，提高影像比较效率。
文档编号G06K9/00GK102831381SQ20111016046
公开日2012年12月19日 申请日期2011年6月15日 优先权日2011年6月15日
发明者吴文伍 申请人:鸿富锦精密工业(深圳)有限公司, 鸿海精密工业股份有限公司