[发明专利]一种基于自适应ROI划分的多目标快速图像匹配方法

权利要求书

1.一种基于自适应ROI划分的多目标快速图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一：读入需要处理的多目标呈阵列式分布的待匹配图像和有且仅有单个目标的模板图像，获得待匹配图像的先验信息，所述先验信息包括：待匹配图像的整体尺寸大小、待定位目标在图像中尺寸大小和目标阵列分布情况；

步骤二：利用获得的先验信息，在待匹配图像上确认并提取第一块感兴趣区域，使之成为第一块待搜索子图；

步骤三：对步骤二中划分出的第一块待搜索子图及步骤一中读入的模板图像使用基于Canny边缘检测的目标分割算法，准确分割目标和背景并抑制目标表观灰度不均的干扰；

步骤四：根据评价指标择优选择匹配特征，将经过步骤三处理的第一块待搜索子图与模板图像进行图像匹配，得到第一个待搜索目标的精确坐标；

步骤五：基于步骤四得到的第一个目标的坐标信息和步骤一中的图像先验信息将待匹配图像自适应遍历划分成多个待匹配子图；

步骤六：对步骤五中划分出的待匹配子图使用基于Canny边缘检测的目标分割算法，准确分割目标和背景并抑制目标表观灰度不均的干扰；

步骤七：使用步骤四选取的匹配特征将经过步骤六处理的子图与经过步骤三处理的模板图像进行图像匹配，在待搜索子图中找到与模板图像匹配的区域，实现子图中目标的定位，即获得下一个待搜索目标的坐标；

步骤八：重复步骤六和步骤七，直到将待匹配图像划分出的所有子图进行图像匹配完毕，即可获得待匹配图像中所有目标的定位；

所述Canny边缘检测的目标分割算法，具体为：

Step1.对输入的待搜索子图S_k(x，y)进行高斯滤波处理，以平滑图像中的高频噪声；平滑后的图像为：

S_k′(x，y)＝G(x，y)S_k(x，y)

其中，G(x，y)为平滑图像需要的权重，计算公式为：

其中，σ是高斯分布的标准差，x、y是像素点对应的坐标；

Step2.选择阈值对高斯平滑后的图像S_k′(x，y)进行Canny边缘检测，得到包含边缘信息的目标边缘图像E_k(x，y)；

Step3.使用形态学中的膨胀操作连接目标边缘图像E_k(x，y)中断裂的边缘，得到图像E_k′(x，y)，此时E_k′(x，y)中包含：目标边缘与干扰项边缘；

Step4.利用干扰项边缘与目标边缘存在的形状和位置差异，对E_k′(x，y)进行连通域分析；

Step5.使用基于形状和位置特征的组合特征法筛选出目标边缘并对其填充，抑制图像中的干扰项，进而获取目标二值图像B_k(x，y)；

Step6.根据所选匹配特征选取待搜索图像格式，若需要灰度图像G_k(x，y)，对二值图像B_k(x，y)与待搜索子图S_k(x，y)进行“与”操作。

2.如权利要求1所述的一种基于自适应ROI划分的多目标快速图像匹配方法，其特征在于，所述评价指标为均方根误差，使用该评价指标对所选匹配特征的匹配精度进行评估；所述均方根误差为观测值与真值偏差的平方和与观测次数比值的平方根，即

其中：N为匹配次数，为第k次匹配定位结果左上角第一个点的参考坐标，(X_k，Y_k)为预测坐标。

3.如权利要求1所述的一种基于自适应ROI划分的多目标快速图像匹配方法，其特征在于，在所述步骤五之前，使用双线性插值法对待搜索子图和模板图像的尺寸进行同比例缩放。