[发明专利]一种应用于多图像融合的图像识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种应用于多图像融合的图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

S102：获取待识别图像，将所述待识别图像标定为模板图像和目标图像，通过特征提取算法分别提取所述模板图像和所述目标图像的特征点；

S104：遍历所述模板图像的特征点，通过距离筛选所述特征点信息，根据筛选后的特征点信息，绘制特征匹配区域；

S106：通过目标检测算法检测所述模板图像和目标图像，获取所述模板图像和目标图像中目标物的检测框；

S108：计算所述检测框与所述特征匹配区域的相对位置，根据所述相对位置裁剪所述待识别图像。

2.根据权利要求1所述的应用于多图像融合的图像识别方法，其特征在于，所述获取待识别图像，将所述待识别图像标定为模板图像和目标图像的步骤之前，还包括：

获取两张待识别图像，计算所述两张待识别图像的宽度和高度；

在水平方向上，将所述两张待识别图像中高度的最大值，作为拼接的高度；在上下方向上，将所述两张待识别图像中宽度相加，作为拼接的宽度；

根据拼接的高度和宽度，构建图像画板，并随机标定一个图像作为模板图像，另一个作为目标图像。

3.根据权利要求2所述的应用于多图像融合的图像识别方法，其特征在于，所述通过特征提取算法分别提取所述模板图像和所述目标图像的特征点的步骤包括：

通过AKAZE算法提取所述模板图像和所述目标图像的特征，并将提取好的特征点信息分别存储为矩阵数据结构。

4.根据权利要求3所述的应用于多图像融合的图像识别方法，其特征在于，所述遍历模板图像的特征点，通过距离筛选所述特征点信息的步骤包括：

通过临近算法遍历所述模板图像的特征点，获得接近距离和次接近距离；

计算所述接近距离和次接近距离的比值，将所述比值符合预定数值范围的特征点作为匹配值保留在所述矩阵数据结构中；将所述比值不符合预定数值范围的特征点从所述矩阵数据结构中删减。

5.根据权利要求4所述的应用于多图像融合的图像识别方法，其特征在于，所述根据筛选后的特征点信息，绘制特征匹配区域的步骤包括：

获取所述的特征点对应的像素坐标，根据所述目标图像与模板图像的拼接方向与像素坐标绘制特征匹配区域。

6.根据权利要求1所述的应用于多图像融合的图像识别方法，其特征在于，计算检测框与所述特征匹配区域的相对位置关系包括：

根据所述检测框与所述特征匹配区域的坐标信息；

判断所述检测框是否在特征匹配区域；若否，则按所述检测框大小裁剪模板图像和目标图像；

当所述检测框与所述特征匹配区域重叠，检测目标物是否在重叠区域内；根据判断结果裁剪模板图像和目标图像；其中所述检测框包括模板图像和目标图像中目标物的检测框。

7.根据权利要求6所述的应用于多图像融合的图像识别方法，其特征在于，当所述检测框与所述特征匹配区域重叠，检测目标物是否在重叠区域内；根据判断结果裁剪模板图像和目标图像步骤包括：

若重叠区域内对应特征线没有检测目标物，则按检测框大小裁剪模板图像和目标图像；

若重叠检测内对应特征线有检测目标物，判断该目标物与所述步骤S106中的目标物是否为一类；

若否，则按所述检测框大小对应裁剪模板图像和目标图像；

若是，则裁剪面积最大的检测框，输出。

8.一种应用于多图像融合的图像识别方法装置，其特征在于，包括：

特征提取模块，其用于获取待识别图像，将所述待识别图像标定为模板图像和目标图像，通过特征提取算法分别提取所述模板图像和所述目标图像的特征点；

筛选模块，其用于遍历所述模板图像的特征点，通过距离筛选所述特征点信息，根据筛选后的特征点信息，绘制特征匹配区域；

目标物检测模块，其用于通过目标检测算法检测所述模板图像，获取所述模板图像中目标物的检测框；及

识别模块，其用于计算所述检测框与所述特征匹配区域的相对位置，根据所述相对位置的结果，裁剪模板图像和目标图像。