[发明专利]基于缩小及局部的多时相图像快速自动排序拼合方法

权利要求书

1.基于缩小及局部的多时相图像快速自动排序拼合方法，其特征是：包括如下步骤：

步骤101：开始基于SURF的缩小局部单多行多时相图像快速排序及拼接融合过程；

步骤102：导入N幅顺序混乱的多时相图像；

步骤103：判断导入的N幅图像的尺寸大小，若图像尺寸过大，则进行步骤104，否则直接进行步骤105；

步骤104：对过大的导入图像进行缩小，按照同一个缩小比率scale，缩小后的图像尺寸不小于200*200即可，缩小的过小，会造成缩小图像的分辨率过小，从而影响匹配精度；

步骤105：对缩小图像或较小的原图，进行左右关系的SURF特征提取和匹配，通过特征点的匹配数目和大小关系，确定多时相图像的行数和列数；

步骤106：基于步骤105的操作，依据图像SURF特征点对的关系，辨别出属于第一列的图像，并对其进行记录；

步骤107：对步骤106中记录的第一列图像，进行上下关系的SURF特征提取和匹配，通过两两图像间的匹配关系，确定出首幅图；

步骤108：通过与首幅图的上下关系，可判断出首列图像间的排序关系、匹配关系及相邻图像间用于拼合的变换矩阵，并记录上下图像间的纵向位移量；以首列图像与其他图像间的左右关系，可同时确定行图像间的多时相关系及相应变换矩阵，同时记录左右图像间的横向位移量；

步骤109：依据步骤108得到的图像多时相及两两图像间的变换矩阵，对多行图像进行拼接融合；

步骤110：依据步骤108获取的图像间的横向和纵向位移量，得到结果图像的实际大小，以此得到大小及分辨率都合适的结果图；

步骤111：基于SURF的缩小局部单多行多时相图像快速排序及拼接融合过程结束。

2.根据权利要求1所述的基于缩小及局部的多时相图像快速自动排序拼合方法，其特征是：所述的步骤105，包括如下步骤：

步骤201：开始行数列数的确定过程；

步骤202：定义序数K=0，行数h=0，以便开始循环过程；

步骤203：对第K幅图像提取左半部分图像中的局部SURF特征点，并标记为P₁；

步骤204：对第K幅以外的图像依次提取局部特征点，并标记为P₂、P₃……这里用到的局部，需和步骤203中第K幅图像的局部不同，应为右半部分图像的局部；

步骤205：使用图像特征点匹配方法，将特征点P₁与P₂、P₃……依次进行匹配；

步骤206：判断特征点P₁与P₂、P₃……是否有匹配的，若有，进行步骤207，若都不匹配，则进行步骤208；

步骤207：序号K进位加1；

步骤208：确定第K幅图像为某一行的首副图，即为首列图中的一幅，对其做出标记，行数h确定进一位，序数K进一位；

步骤209：判断序数K是否满足条件，即判断第K幅图是否存在，若是进行步骤203，否则进行步骤210；

步骤210：轮询结束，可以得知多行多时相图像的行数为h，则列数即为多时相图像总数n与h的比值；

步骤211：行列数的判断过程结束。