[发明专利]一种基于哈里斯角点的高分辨率像素匹配方法

权利要求书

1.一种基于哈里斯角点的高分辨率像素匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：利用CCD采集包含被测物体的高度信息的数据变形条纹图；

步骤2：对步骤1获得的N张变形条纹图进行灰度变换，得到灰度图I_n(x，y)，n＝1，2，3，4，...N；

步骤3：对步骤2获得的灰度图I_n(x，y)n＝1，2，3，4，...N利用自适应直方图均衡法进行图像增强处理得到I′_n(x，y)，n＝1，2，3，4，...N；

步骤4：在得到的增强图I′_n(x，y)，n＝1，2，3，4，...N中检测哈里斯角点，并记录其坐标；所述步骤4包括如下步骤：

步骤4.1：高斯函数计算x和y方向上的平滑梯度来检测图像I′_n(x，y)，n＝1，2，3，4，...N中的角点，由下面的式子给出：

其中，τ_g是平滑参数；

步骤4.2：计算图像I′_n(x，y)，n＝1，2，3，4，...N的平滑梯度；

其中，表示二维卷积运算；

步骤4.3：计算与自相关函数有关的矩阵，由下面的式子给出：

其中，a_xx，a_yy和a_xy表示平均梯度幅值，矩阵A的特征值提供关于给定位置的边缘的信息；

步骤4.4：计算响应函数R；

R＝detA-k[trace(A)]²

detA＝λ₁λ₂

trace(A)＝λ₁+λ₂

其中，A为步骤4.3中求得的A(x，y)，k是可调参数，一般设置在区间[0.04，0.06]内，λ₁和λ₂为A的两个特征值；

步骤4.5：通过判定R大小来判断像素点是否为角点，如果R不大于零为图像边缘直接舍去，把所有大于零的R值进行归一化处理后，设置阈值F，则R＞F时认为是角点，R≤F时不是角点，其中阀值F是可调参数，一般设置在区间[0.5，0.8]内；

步骤4.6：保存属于哈里斯角点的坐标；

步骤5：计算以步骤4得到的所有哈里斯角点为中心的光流窗口的光流，得到二维矢量矩阵；所述步骤5包括如下步骤：

步骤5.1：以步骤4获得的每个哈里斯角点为中心，选中大小为k*k个像素的光流窗口；

步骤5.2：计算每个光流窗口中的光流，其计算方法为：

其中，V_x和V_y分别为光流窗口在x方向和y方向的速度，I_xi，I_yi为光流窗口中第i个像素在x和y方向上的灰度变化，即为x方向和y方向相邻像素灰度值之差，I_ti为在t时刻的图像I′_n(x，y)，n＝1，2，3，4，...N和t+dt时刻的图像I′_n+1(x，y)，n＝1，2，3，4，...N的(x，y)处坐标(x，y)在t时刻与t+dt时刻两个时刻的周围灰度值变化；

步骤5.3：将从步骤4.2中获得的V_x和V_y按获得的先后顺序在对应的光流窗口的中心点处赋值，形成一个二维矢量矩阵；

步骤6：对步骤5得到的二维矢量矩阵进行求其均值和取整的数据处理，最终获得被测物体的运动信息完成像素匹配。