[发明专利]一种图像匹配的方法及装置

说明书

一种图像匹配的方法和装置，用于提高模板图像的前景图像与目标图像的子图像匹配准确率，该方法包括：获取模板图像(101)；确定模板图像中的前景图像(102)，前景图像为模板图像中实际物体的像素点的集合；当模板图像覆盖在目标图像上时，计算前景图像的灰度特征和子图像的灰度特征(103)，子图像为当模板图像覆盖在目标图像上时，在目标图像上与前景图像对应的图像；通过模板图像的灰度特征和目标图像的灰度特征计算前景图像与子图像的归一化互相关(104)；当归一化互相关大于预置值时，确定前景图像与子图像匹配(105)。上述方法用于提高模板图像的前景图像与目标图像的子图像匹配准确率。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域及计算机技术领域，尤其涉及一种图像匹配的方法及装置。

背景技术

人们利用图像采集设备获取所需要的物体图像，将有用信息存储到计算机中，接着通过计算机将采集到的图像或图像序列的信息提取出来，最后完成对这些图像信息的处理、识别和理解，这个过程是用计算机来代替人的视觉器官，由此形成了一门新兴的学科，称为计算机视觉。

模式匹配是计算机(机器)视觉和图形图像处理领域研究的主要内容之一。在计算机(机器)识别物体的过程中，常常需要把传感器获取到物体的图像信息(模板)在被搜索图(目标图像)中寻找与之相似的子图像，在目标图像中想要找到与模板图像相似子图像的位置，我们可以通过计算模板图像与被搜索图像中子图像的相似度来进行判断。在匹配过程中，如果模板图像与子图像相似度高，则匹配成功，反之则失败。目前工业对模式匹配技术的应用比较广泛，主要通过模式匹配技术进行检测、识别和分割等等，如工业流水线的自动监控、半导体晶片的切割等。

灰度值模式匹配是模式匹配中提出最早、应用最广泛的一种算法，灰度值模式匹配利用图像的灰度值度量两幅图像之间的相似性，用某种相似性度量，判定两幅图像中的对应关系，其中，通过归一化互相关来作为相似性度量的算法被大多数机器视觉软件所应用。

现有技术中，通过灰度值模式匹配仅支持输入矩形模板图像，根据矩形模板图像中全部像素点与目标图像中的相似子图像进行模式匹配，由于在采集模板图像时，矩形模板图像中包括了主要物体的前景图像，还有除了主要物体图像之外的背景图像，由于背景图像也参与了模式匹配，若图像质量较差，目标图像中相似部分较多的情况下，背景图像的模式匹配可能在相似性度量的过程中产生误判，因此会对最终的匹配精度产生很大的影响，使模式匹配精度下降。

发明内容

本发明提供了一种图像匹配的方法及装置，通过仅对模板图像中的前景图像与目标图像中的子图像进行归一化互相关计算，来确定前景图像与目标图像中的子图像是否匹配，以提高图像匹配的准确率。

有鉴于此，本发明第一方面提供一种图像匹配的方法，包括：

获取模板图像；

确定所述模板图像中的前景图像，所述前景图像为模板图像中实际物体的像素点的集合；

当所述模板图像覆盖在目标图像上一个位置时，计算所述前景图像的灰度特征和子图像的灰度特征，所述子图像为当所述模板图像覆盖在所述目标图像上时，在所述目标图像上与所述前景图像对应的图像；

通过所述前景图像的灰度特征和所述子图像的灰度特征计算所述前景图像与子图像的归一化互相关；

当所述归一化互相关大于预置值时，确定所述前景图像与所述子图像匹配。

进一步的，所述计算所述前景图像的像素点灰度值一系列特征包括：

计算所述模板图像中所述前景图像的像素点的灰度值的均值

按照如下方式计算所述前景图像的像素点的灰度值方差与s面积之积：

其中，(x,y)所述目标图像上一点的坐标值；