[发明专利]基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法

摘要

基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法。本发明公开了一种基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像配准方法，首先选定模板图像和ROI区域，在ROI区域内选取四个矩形区域，利用暴力匹配或FLANN实现矩形区域和待配准图像SURF特征点的匹配，利用感知哈希算法对匹配的特征点周围矩形区域进行相似度校验，找到四对匹配的特征点生成透视变换矩阵，对待配准图像进行透视变换完成配准。本发明利用感知哈希算法对匹配的SURF特征点进行校验，大大提高了SURF特征点的匹配准确率，同时利用匹配的特征点建立透视变换矩阵，利用透视变换完成图像的配准并取得了较好的效果。

主权项

1.一种基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，选取参考的模板图像，在模板图像中选定需要配准的ROI区域；步骤2，在ROI区域内选定四个矩形区域R1、R2、R3、R4，并获取矩形区域中图像的SURF特征点，其中SURF算法中的Hessian阈值设定为H；步骤3，对R1矩形框图像的SURF特征点和待配准图像的SURF特征点进行匹配获取多对匹配点；步骤4，依据R1中匹配点r1和待配准图像中匹配点n1的坐标信息获取R1对应的矩形框区域N1，并利用哈希感知算法比对R1和N1矩形框图像的相似度，设置相似度阈值S，直到找到相似度满足阈值要求的N1以及此时的匹配点r1和n1；步骤5，对矩形区域R2，R3，R4重复步骤3和步骤4，找到匹配的SURF特征点r2、r3、r4和n2、n3、n4；步骤6，利用匹配的特征点r1、r2、r3、r4和n1、n2、n3、n4生成透视变换矩阵，对待配准图像进行透视变换实现自动配准。