图像边缘匹配方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像边缘匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，该图像边缘匹配方法包括：获取图像匹配请求，图像匹配请求包括目标图像和搜索匹配参数：对目标图像进行金字塔压缩处理，获取目标图像对应的目标梯度信息；根据搜索匹配参数对预先创建的多个角度模板进行筛选，确定待匹配模板和与待匹配模板相对应的待匹配边缘梯度信息；采用目标梯度信息对多个待匹配边缘梯度信息进行匹配，获取每个待匹配边缘梯度信息对应的边缘匹配度，根据边缘匹配度确定最佳匹配位置和最佳匹配角度。本技术方案根据边缘匹配度确定最佳匹配位置和最佳匹配角度，提高目标图像边缘匹配效率和匹配准确性。配准确性。配准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像边缘匹配方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像边缘匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有开源的图像匹配算法，一般是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照的影响，匹配精度较为一般，同时模板图像需要进行全局匹配，计算量特别大，在要求角度模板匹配过程中，很难达到实际项目的要求。
[0003]现有采用边缘特征匹配的图像匹配算法，精度有所提高，但是图像边缘特征拥有的信息还是相对较少，在有毛刺干扰的情况下还是较为敏感；或者图像匹配算法进行边缘特征匹配过程中利用模板图像的不变矩进行匹配，该方法需要匹配整个模板图像，计算量较大。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种图像边缘匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决对图像进行匹配时，计算量较大的问题。
[0005]一种图像边缘匹配方法，包括：
[0006]获取图像匹配请求，所述图像匹配请求包括目标图像和搜索匹配参数：
[0007]对所述目标图像进行金字塔压缩处理，获取所述目标图像对应的目标梯度信息；
[0008]根据所述搜索匹配参数对预先创建的多个角度模板进行筛选，确定待匹配模板和与所述待匹配模板相对应的待匹配边缘梯度信息；
[0009]采用所述目标梯度信息对多个所述待匹配边缘梯度信息进行匹配，获取每个所述待匹配边缘梯度信息对应的边缘匹配度，根据所述边缘匹配度确定最佳匹配位置和最佳匹配角度。
[0010]进一步地，在所述获取图像匹配请求之前，所述图像边缘匹配方法还包括如下步骤：
[0011]获取模板创建请求，所述模板创建请求包括模板图像和模板创建参数；
[0012]采用边缘提取算法对所述模板图像进行边缘提取，获取所述模板图像对应的模板边缘；
[0013]根据所述模板创建参数，对所述模板边缘进行金字塔压缩处理和角度旋转处理，获取多个角度模板对应的模板边缘梯度信息,并将多个角度模板对应的模板边缘梯度信息保存为边缘数组。
[0014]进一步地，所述模板创建参数包括金字塔压缩层数N、旋转起始角度A1、旋转末端角度A2和角度步长L；
[0015]所述根据所述模板创建参数，对所述模板边缘进行金字塔压缩处理和角度旋转处理，获取多个角度模板对应的模板边缘梯度信息，包括：
[0016]根据所述模板创建参数，采用并列处理流程，对所述模板边缘进行金字塔压缩处理和角度旋转处理，获取N*(A2-A1)/L个角度模板对应的模板边缘梯度信息，其中，所述模板边缘梯度信息包括模板横向梯度、模板纵向梯度和模板弧度梯度。
[0017]进一步地，所述对所述目标图像进行金字塔压缩处理，获取所述目标图像对应的目标梯度信息，包括：
[0018]对所述目标图像进行金字塔压缩处理，获取所述目标图像对应的目标梯度信息，其中，所述目标梯度信息包括目标横向梯度、目标纵向梯度和目标弧度梯度。
[0019]进一步地，所述搜索匹配参数包括参数重合因子、参数梯度因子和参数加速因子；
[0020]所述根据所述搜索匹配参数对预先创建的多个角度模板进行筛选，确定待匹配模板和与所述待匹配模板相对应的待匹配边缘梯度信息，包括：
[0021]根据所述参数加速因子，确定当前层的目标边缘搜索范围；
[0022]根据所述括参数重合因子和所述参数梯度因子，选取所述当前层的目标边缘搜索范围内的角度模板，确定为待匹配模板模板，并获取与所述待匹配模板相对应的待匹配边缘梯度信息。
[0023]进一步地，所述根据所述参数加速因子，确定当前层的目标边缘搜索范围，包括：
[0024]若当前层为顶层，则确定当前层的目标边缘搜索范围为全局搜索；
[0025]若当前层不为顶层，则根据所述参数加速因子，获取局部搜索参数，并根据所述局部搜索参数，确定当前层的目标边缘搜索范围为局部搜索。
[0026]进一步地，所述采用所述目标梯度信息对多个所述待匹配边缘梯度信息进行匹配，获取每个所述待匹配边缘梯度信息对应的边缘匹配度，包括：
[0027]通过如下公式计算每个所述待匹配边缘梯度信息对应的边缘匹配度：
[0028][0029]其中，D
(u,v)
为所述待匹配边缘梯度信息对应的边缘匹配度，为模板横向梯度，为模板纵向梯度，为模板弧度梯度，为目标横向梯度，为目标纵向梯度，为目标弧度梯度。
[0030]一种图像边缘匹配装置，其特征在于，包括：
[0031]匹配请求获取模块，用于获取图像匹配请求，所述图像匹配请求包括目标图像和搜索匹配参数：
[0032]梯度信息获取模块，用于对所述目标图像进行金字塔压缩处理，获取所述目标图像对应的目标梯度信息；
[0033]模板筛选模块，用于根据所述搜索匹配参数对预先创建的多个角度模板进行筛选，确定待匹配模板和与所述待匹配模板相对应的待匹配边缘梯度信息；
[0034]信息匹配模块，用于采用所述目标梯度信息对多个所述待匹配边缘梯度信息进行匹配，获取每个所述待匹配边缘梯度信息对应的边缘匹配度，根据所述边缘匹配度确定最佳匹配位置和最佳匹配角度。
[0035]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理
器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图像边缘匹配方法。
[0036]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像边缘匹配方法。
[0037]上述图像边缘匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，获取图像匹配请求，图像匹配请求包括目标图像和搜索匹配参数，基于图像匹配请求中的搜索匹配参数，能够对图像边缘匹配过程进行优化处理，提高图像边缘匹配的效率；对目标图像进行金字塔压缩处理，获取目标图像对应的目标梯度信息，根据目标梯度信息对目标图像的整张图像进行搜索，相比直接对目标图像整张图像进行搜索来说，提高了对目标图像进行匹配的效率；根据搜索匹配参数对预先创建的多个角度模板进行筛选，能够对目标图像匹配贡献度较小的角度模板剔除，减少对目标图像对应的目标梯度信息进行匹配时的计算量；最后，获取每个待匹配边缘梯度信息对应的边缘匹配度，根据边缘匹配度确定最佳匹配位置和最佳匹配角度，提高目标图像边缘匹配效率和匹配准确性。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1是本专利技术一实施例中图像边缘匹配方法的一应用环境示意图；
[0040]图2是本专利技术一实施例中图像边缘匹配方法的一流程图；
[0041]图3是本专利技术一实施例中图像边缘匹配方法的另一流程图；
[0042]图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像边缘匹配方法，其特征在于，包括：获取图像匹配请求，所述图像匹配请求包括目标图像和搜索匹配参数：对所述目标图像进行金字塔压缩处理，获取所述目标图像对应的目标梯度信息；根据所述搜索匹配参数对预先创建的多个角度模板进行筛选，确定待匹配模板和与所述待匹配模板相对应的待匹配边缘梯度信息；采用所述目标梯度信息对多个所述待匹配边缘梯度信息进行匹配，获取每个所述待匹配边缘梯度信息对应的边缘匹配度，根据所述边缘匹配度确定最佳匹配位置和最佳匹配角度。2.如权利要求1所述的图像边缘匹配方法，其特征在于，在所述获取图像匹配请求之前，所述图像边缘匹配方法还包括如下步骤：获取模板创建请求，所述模板创建请求包括模板图像和模板创建参数；采用边缘提取算法对所述模板图像进行边缘提取，获取所述模板图像对应的模板边缘；根据所述模板创建参数，对所述模板边缘进行金字塔压缩处理和角度旋转处理，获取多个角度模板对应的模板边缘梯度信息,并将多个角度模板对应的模板边缘梯度信息保存为边缘数组。3.如权利要求1所述的图像边缘匹配方法，其特征在于，所述模板创建参数包括金字塔压缩层数N、旋转起始角度A1、旋转末端角度A2和角度步长L；所述根据所述模板创建参数，对所述模板边缘进行金字塔压缩处理和角度旋转处理，获取多个角度模板对应的模板边缘梯度信息，包括：根据所述模板创建参数，采用并列处理流程，对所述模板边缘进行金字塔压缩处理和角度旋转处理，获取N*(A2-A1)/L个角度模板对应的模板边缘梯度信息，其中，所述模板边缘梯度信息包括模板横向梯度、模板纵向梯度和模板弧度梯度。4.如权利要求1所述的图像边缘匹配方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行金字塔压缩处理，获取所述目标图像对应的目标梯度信息，包括：对所述目标图像进行金字塔压缩处理，获取所述目标图像对应的目标梯度信息，其中，所述目标梯度信息包括目标横向梯度、目标纵向梯度和目标弧度梯度。5.如权利要求1所述的图像边缘匹配方法，其特征在于，所述搜索匹配参数包括参数重合因子、参数梯度因子和参数加速因子；所述根据所述搜索匹配参数对预先创建的多个角度模板进行筛选，确定待匹配模板和与所述待匹配模板相对应的待匹配边缘...

【专利技术属性】
技术研发人员：林德育，何建宏，甘杰家，陈根余，陈焱，高云峰，
申请(专利权)人：大族激光智能装备集团有限公司，
类型：发明
国别省市：