[发明专利]基于梯度信息的模板匹配方法有效
申请号: | 201911211930.0 | 申请日: | 2019-12-02 |
公开(公告)号: | CN111079803B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 赵进;崔鹏飞;尹仕斌;郭寅 | 申请(专利权)人: | 易思维(杭州)科技有限公司 |
主分类号: | G06V10/75 | 分类号: | G06V10/75;G06V10/74;G06V10/46 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 310051 浙江省杭州*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 梯度 信息 模板 匹配 方法 | ||
1.一种基于梯度信息的模板匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)提取模板图像的边缘梯度信息,得到模板图像中各个模板边缘点的幅度值和梯度方向GM;将全部模板边缘点或筛选出的部分模板边缘点记为关键点集,将所述关键点集内所有点记为关键边缘点;
2)对关键点集中的各关键边缘点的梯度方向GM进行近似处理,得到近似梯度方向GM1:
GM1=round(GM/angleStep)angleStep
其中,angleStep为预设的角度步长且其能整除360°;round(GM/angleStep)表示四舍五入到最接近的整数;
3)提取待匹配图像的边缘梯度信息,得到待匹配图像中各个边缘点的幅度值和梯度方向;利用与步骤2)相同的计算过程,得到目标边缘近似梯度方向;
将所有待匹配图像中边缘点所组成的集合记为待匹配点集;
以待匹配点集内单个点为中心点,确定邻域,将中心点所对应的近似梯度方向分别复制到其邻域内其他点上;遍历待匹配点集内所有点;
将所述待匹配点集内的单个点所对应的原有近似梯度方向和复制来的近似梯度方向组成的集合记为集合A;
4)分别计算待匹配点集内某一点所对应的集合A内所有近似梯度方向与关键点集内某一点所对应的近似梯度方向的余弦相似度,取最大值,标记为分数值;采用相同方法分别计算待匹配点集内同一点与关键点集内其余点的分数值;将所有分数值加和、求取平均值,记为该待匹配点集内具体点的特征数;
遍历待匹配点集内所有点,得到各点所对应的特征数,取最大值,标记为匹配值,判断所述匹配值是否大于预设值,若否,匹配失败;若是,匹配值所
对应的待匹配点集内具体点为匹配结果,完成待匹配图像的匹配。
2.一种基于梯度信息的模板匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)提取待匹配图像的边缘梯度信息,得到待匹配图像中各个边缘点的幅度值和梯度方向;将具体边缘点的梯度方向利用如下公式转换为近似梯度方向;近似梯度方向=round(梯度方向/angleStep)angleStep
其中:round(梯度方向/angleStep)表示四舍五入到最接近的整数,angleStep为预设的角度步长且其能整除360°;
将所有待匹配图像中边缘点所组成的集合记为待匹配点集;
以待匹配点集内单个点为中心点,确定邻域,将中心点所对应的近似梯度方向分别复制到其邻域内其他点上;遍历待匹配点集内所有点;
将所述待匹配点集内的单个点所对应的原有近似梯度方向和复制来的近似梯度方向组成的集合记为集合A;
2)对模板图像进行旋转和/或缩放;得到多张模板图像;对每张模板图像进行以下处理,分别获取多个模板图像与待匹配点集的匹配值:
①提取模板图像的边缘梯度信息,得到模板图像中各个模板边缘点的幅度值和梯度方向;将全部模板边缘点或筛选出的部分模板边缘点记为此张模板图像所对应的关键点集,将所有关键点集内的点记为关键边缘点;
将关键点集中的各关键边缘点的梯度方向利用如下公式转换为近似梯度方向;
近似梯度方向=round(梯度方向/angleStep)angleStep
其中:round(梯度方向/angleStep)表示四舍五入到最接近的整数,angleStep为预设的角度步长且其能整除360°;
②利用以下步骤计算待匹配点集内某一具体点的特征数:
分别计算待匹配点集内某一点所对应的集合A内所有近似梯度方向与单个模板图像所对应的关键点集内某一点所对应的近似梯度方向的余弦相似度,取最大值,标记为分数值;采用相同方法分别计算待匹配点集内同一点与单个模板图像所对应的关键点集内其余点的分数值;将所有分数值加和、求取平均值,记为该待匹配点集内具体点的特征数;
③遍历待匹配点集内所有点,得到各点所对应的特征数,取最大值,标记为匹配值,判断所述匹配值是否大于预设值,若否,则匹配失败;若是,则将该匹配值进行存储;
3)将所有被存储的匹配值排序,取最大值所对应的待匹配点集内具体点作为匹配结果、其对应的模板图像的旋转角度和/或缩放比例记为待匹配图像的旋转角度和/或缩放比例。
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