[发明专利]一种基于线性特征区域分割的平面地图图像配准方法

摘要

一种基于线性特征区域分割的平面地图图像配准方法，用分割线检测法提取线性特征，把线段从线性支持区域中提取出来；用SIFT算法对图像特征点初始匹配；以目标点与有向边界的位置关系分类所有关键点；计算匹配点对子之间的差异值，判断是否为正确匹配；剔除匹配有差异的点对，转入迭代，重新匹配关键点；若所有关键点对正确匹配，则验证图像像素。较粗的像素可以检测图像的细节或噪声在全分辨率下被屏蔽了的全局结构。因此，较高的像素要调整成为较低像素(即较粗像素)，迭代到第一步，直到达到要求的像素为止。最后完成图像配准。本发明以梯度角分割线性支持区域，用SIFT算法及几何异常匹配点对剔除算法，通过模型估计匹配的准确度降低配准的复杂度。

主权项

一种基于线性特征区域分割的平面地图图像配准方法，其特征在于，所述方法包含如下步骤：S1，输入参考图像和待配准图像，线性支持区域从设定的阈值范围内具有大致相同梯度角的相关像素的分组中提取出来；利用分割线检测算法进行线性特征的提取，将线段从线性支持区域中提取出来，使各个线点共享梯度值大致相同的直线区域；其中，利用梯度的相似度，对线性支持区域进行分割，包含：梯度角计算及对线性支持区域像素pi对应梯度角的sin值求和；S2，在参考图像和待配准图像的线性支持区域中，利用SIFT算法建立对应的匹配，进行尺度空间的极值检测、关键点定位、方向分配、关键点的描述和关键点匹配，组成匹配点对；S3，通过目标点与有向边界的关系，对所有的关键点进行分类；S4，计算并判断每一组相对应的匹配点对子的差异值diffi→j，若diffi→j≠0，则把差异值最大的点对剔除掉后，转向步骤S3进行迭代；若diffi→j＝0，则转向步骤S5；S5，采用与当前分辨率相关的均方误差值来估计匹配的准确度；设定阈值ε，对于满足的高分辨率的图像，降低分辨率，转向步骤S1；对于满足的低分辨率的图像，完成参考图像和待配准图像的配准。