[发明专利]基于主要特征信息的梯度图像匹配方法、装置、电子设备

权利要求书

1.基于图像主要特征信息的梯度图像匹配方法，用于电力通讯机房机柜设备图像，其特征在于，获取模板图像和待匹配图像后，包括如下步骤：

S101，提取待匹配图像和模板图像的主要特征信息，去除图像中的干扰噪声信息；

S102，以模板图像的亮度和对比度为参考，提高待匹配图像的亮度和对比度；

S103，计算待匹配图像和模板图像的梯度；

S104，基于梯度图像进行匹配，找到待匹配图像在模板图像中的最佳匹配位置。

2.根据权利要求1所述的基于图像主要特征信息的梯度图像匹配方法，其特征在于，所述提取待匹配图像和模板图像的主要特征信息，去除图像中的干扰噪声信息，包括：

分别将待匹配图像和模板图像进行矩阵的奇异值分解。

3.根据权利要求1所述的基于图像主要特征信息的梯度图像匹配方法，其特征在于，所述以模板图像的亮度和对比度为参考，提高待匹配图像的亮度和对比度，包括：

计算模板图像度与待匹配图像之间亮度或对比度的比例值k；

将待匹配图像的亮度或对比度提高k倍。

4.根据权利要求1所述的基于图像主要特征信息的梯度图像匹配方法，其特征在于，所述待匹配图像和模板图像的梯度均根据如下公式计算：

G(x,y)＝dx(i,j)+dy(i,j) (11)，

其中，G(x,y)为待匹配图像或模板图像在点(x,y)的梯度，

dx(i,j)＝I(i+1,j)-I(i,j) (12)，

dy(i,j)＝I(i,j+1)-I(i,j) (13)，

梯度方向为：

I(i,j)是待匹配图像或模板图像在像素坐标(i,j)的像素值，i、j、x、y均为整数。

5.根据权利要求1所述的基于图像主要特征信息的梯度图像匹配方法，其特征在于，所述基于梯度图像进行匹配，找到待匹配图像在模板图像中的最佳匹配位置，包括：

将待匹配图像分成若干个子图像，使子图像一次移动一个像素，并在每一个位置都计算一次匹配度量值；

待匹配图像在水平方向平移r个单位、在竖直方向上平移s个单位后，待匹配图像与模板图像的对应子图像的匹配度量值为：

其中，I(r+i,s+j)为待匹配图像在像素坐标(r+i,s+j)的像素值，T(i,j)为模板图像在像素坐标(i,j)的像素值，i、j、r、s均为整数；

当式(15)函数值最小时，所求得坐标(r,s)即为最佳匹配位置；

对于模板图像对应覆盖在待匹配图像上各子图像的每个位置，计算所得的匹配度量值保存到结果图像矩阵R中。

6.一种基于图像主要特征信息的梯度图像匹配装置，其特征在于，包括：

特征提取模块，用于提取待匹配图像和模板图像的主要特征信息，去除图像中的干扰噪声信息；

对比度调整模块，用于以模板图像的亮度和对比度为参考，提高待匹配图像的亮度和对比度；

梯度计算模块，用于计算待匹配图像和模板图像的梯度；

匹配模块，用于基于梯度图像进行匹配，找到待匹配图像在模板图像中的最佳匹配位置。

7.根据权利要求1所述的基于图像主要特征信息的梯度图像匹配装置，其特征在于，所述特征提取模块包括：

矩阵奇异值分解子模块，用于分别将待匹配图像和模板图像进行矩阵的奇异值分解。

8.根据权利要求1所述的基于图像主要特征信息的梯度图像匹配装置，其特征在于，所述对比度调整模块包括：

比例值计算子模块，用于计算模板图像度与待匹配图像之间亮度或对比度的比例值k；

对比度提高子模块，用于将待匹配图像的对比度提高k倍。