[发明专利]一种基于相似性度量和几何特征的模板快速匹配方法

说明书

本发明涉及一种基于相似性度量和几何特征的模板快速匹配方法，其技术特点是：通过判断模板图像类型，并对模板图像进行预处理；进行搜索参数匹配和金字塔顶层匹配；对金字塔的中间层级进行查找；对金字塔的底层进行查找，并得到最终匹配结果。实现普通模板图像的快速匹配，获取模板图像在目标图像中的位置、旋转角度和缩放系数，不受外部光照、遮挡、图形旋转和缩放的影响；并在此基础上，利用圆、矩形、方形、十字等标准模板的几何特性，对圆、矩形、方形、十字等标准几何模板匹配方法进行了扩展改进处理。模板匹配的旋转角度范围为+/‑180°，缩放范围为0.5～1.5倍。并且本发明能够应用于大多数需要进行实时几何模板定位的场合。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其是一种基于相似性度量和几何特征的模板快速匹配方法。

背景技术

几何模板匹配是机器视觉的重点和难点。在精密加工中，模板图形的查找是机器视觉定位的首要目标。模板图形一般包括各种标准几何模板，如圆形、矩形、方形、十字等，也包括任意形状的非标准几何模板。几何模板查找涉及的图像处理技术主要包括图像预处理，图像边缘提取，图像遍历搜索方法等。

当前几何模板查找方法主要有两类，基于灰度相关的匹配方法和基于几何特征的查找方法。基于灰度特征的匹配方法以图像灰度信息为基准，通过计算模板图像与目标图像待测区域的灰度相关系数来度量匹配度。基于几何特征的查找方法则更为宽泛，如利用边缘关键点信息匹配，利用直线、圆弧等几何基元的匹配，利用几何不变矩的匹配等。

通过检索得到四篇专利文献，其中专利文献1(专利公开号CN102654902A)公开了一种基于轮廓向量特征的嵌入式实时图像匹配方法；专利文献2(专利公开号CN103793712A)公开了一种基于边缘几何特征的图像识别方法；专利文献3(专利公开号CN10556695A)公开了一种基于NCC的灰度模板匹配算法；专利文献4(专利公开号105930858A)公开了一种一种带旋转、缩放的快速高精度几何模板匹配方法；Matrox公司开发的图像库MIL10中的Geometric Mod Finder模块采用了几何轮廓查找的方法，使用提取的边缘点信息进行几何轮廓查找匹配。

其中，基于灰度相关的匹配算法以模板灰度信息为匹配依据，直接进行计算匹配，如专利文献3所述方法，但是此类方法抗干扰性差，受非线性光照和遮挡影响大。基于几何特征的查找一般计算量较大，尤其对旋转和缩放图形的处理困难。专利文献1的方法，只针对旋转图像进行计算，未考虑图像缩放带来的计算量增长。专利2的方法，精度无法有效保证，无法给出目标的尺度变化参数，对于高噪声图像的匹配也存在困难。专利文献4的方法未明确说明旋转和缩放计算的统计范围和步进策略，难以评估最终的匹配效率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于相似性度量和几何特征的模板快速匹配方法，能够实现普通模板图像的快速匹配，并获取模板图像在目标图像中的位置、旋转角度和缩放系数，同时不受外部光照、遮挡、图形旋转和缩放的影响。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于相似性度量和几何特征的模板快速匹配方法，包括以下步骤：

步骤1、判断模板图像类型，并对模板图像进行预处理；

步骤2、进行搜索参数匹配和金字塔顶层匹配；

步骤3、对金字塔的中间层级进行查找；

步骤4、对金字塔的底层进行查找，并得到最终匹配结果。