对光照强度及图像旋转不敏感的图像匹配方法
【专利摘要】本发明属于机器视觉图像匹配领域。为提出一种匹配算法，使其对光照强度变化及旋转变化有一定的抗干扰功能，更有利于找出两幅图像中相对应的像素点，减少误匹配率。为此，本发明采用的技术方案是，对光照强度及图像旋转不敏感的图像匹配方法，包括如下步骤：（1）将待匹配图的两幅图像分别记为图像1和图像2；（2）求图像的阶差特征值；（3）令相对梯度RG等于该点阶差特征值除以以该点为中心2n+1大小的窗口下最大阶差特征值加上一个正的常数λ；（4）将图像1作为参考图像；（5）代入归一化互相关的判断公式中；（6）记录两匹配角点的坐标。本发明主要应用于图像匹配。
【专利说明】对光照强度及图像旋转不敏感的图像匹配方法
【技术领域】
[0001]本发明属于机器视觉图像匹配领域，涉及对光线强度及图像旋转不敏感的一种匹配方法，具体讲，涉及对光照强度及图像旋转不敏感的图像匹配方法。
【背景技术】
[0002]基于相关算法的图像匹配的算法是以点之间的相关性作为判断依据，对获得的两幅待匹配的图像寻找相对应的点，但是计算准确的相关系数是一个难点，因为图片中可能存在着封闭的区域、细节少的区域、还有物体的边界。现有的算法都基于一个假设:相对应的像素点位置用有相似的像素值。但事实上，很多因素都会影响相对应点的像素值，光线强度、光谱变换，以及相机参数都会影响。且相关性标准即计算两个向量之间的角度关系，当两图像间存在一定的旋转角度时，相关性标准失准。
【发明内容】
[0003]本发明旨在解决克服现有技术的不足，提出一种匹配算法，使其对光照强度变化及旋转变化有一定的抗干扰功能，更有利于找出两幅图像中相对应的像素点，减少误匹配率。为此，本发明采用的技术方案是，对光照强度及图像旋转不敏感的图像匹配方法，包括如下步骤:
[0004](I)将待匹配图的两幅图像分别记为图像I和图像2，对待匹配的两幅图像分别用Harris角点检测方法检测图像的角点位置，记录所得角点坐标；
[0005](2)求图像的阶差特征值，某点的阶差特征值等于输入图像X方向和y方向的梯度相加的和，梯度由罗盘算子[111;000;-1-1-1]与窗口下的图像的像素值进行滤波得到；
[0006](3)令相对梯度RG等于该点阶差特征值除以以该点为中心2n+l大小的窗口下最大阶差特征值加上一个正的常数入``；
[0007](4)将图像I作为参考图像,取图像I中的一个关键点，其位置坐标记为(i, j)，选取图像2中的某一关键点，并分别以关键点作为中心点，用圆形平均滤波窗口对相对梯度
RG进行滤波，滤波得到的值记为平均相对梯度％，RG::
[0008](5)用图像I和图像2窗口 W中关键点的相对梯度RG1'RG2分别减去@，瓦
相乘并求和，再除以两者的方差之积，结果记为NGC，即代入归一化互相关的判断公式中
【权利要求】
1.一种对光照强度及图像旋转不敏感的图像匹配方法，其特征是，包括如下步骤: 对光照强度及图像旋转不敏感的图像匹配方法，包括如下步骤: (1)将待匹配图的两幅图像分别记为图像1和图像2，对待匹配的两幅图像分别用Harris角点检测方法检测图像的角点位置，记录所得角点坐标； (2)求图像的阶差特征值，某点的阶差特征值等于输入图像X方向和y方向的梯度相加的和，梯度由罗盘算子[111;000;-1-1-1]与窗口下的图像的像素值进行滤波得到； (3)令相对梯度RG等于该点阶差特征值除以以该点为中心2n+l大小的窗口下最大阶差特征值加上一个正的常数入； (4)将图像1作为参考图像，取图像1中的一个关键点，其位置坐标记为(i，j)，选取图像2中的某一关键点，并分别以关键点作为中心点，用圆形平均滤波窗口对相对梯度RG进行滤波，滤波得到的值记为平均相对梯度RG1X (5)用图像1和图像2窗口W中关键点的相对梯度RGpRG2分别减去RG1，RG1相乘并求和，再除以两者的方差之积，结果记为NGC，即代入归一化互相关的判断公式中
【文档编号】G06T7/00GK103593845SQ201310583443
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年11月19日 优先权日:2013年11月19日
【发明者】史再峰, 郭美菊, 姚素英, 徐江涛, 高静 申请人:天津大学