【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多目测量，尤其涉及一种图像模版匹配的边缘提取方法及系统。
技术介绍
1、边缘检测是图像处理和计算机视觉领域中的一项重要技术，用于识别图像中的边缘或轮廓。边缘通常表示图像中突然变化的位置，如颜色、亮度或纹理。边缘图像点技术旨在准确地确定图像中的边缘点，并对它们进行描述或分析。边缘图像点技术的背景可以追溯到上世纪60年代。最早的边缘检测方法是基于信号处理和数学运算的算子，如sobel、prewitt和roberts算子。这些算子通过计算图像中像素值的梯度或差异来确定边缘位置。然而，这些方法通常对噪声敏感，且边缘细节不够清晰。随着计算机视觉和机器学习的发展，边缘图像点技术得到了进一步改进和发展。其中，上世纪80年代提出的canny算法，通过应用高斯滤波平滑图像、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，能够有效地检测图像中的边缘。深度学习的兴起也为边缘图像点技术带来了新的突破。卷积神经网络(cnn)在图像处理任务中取得了显著的成功，其中包括边缘检测。通过使用大型数据集进行训练，cnn可以学习到更复杂和抽象的边缘特征，在不同场景和视角中准确地检测边缘。
2、此外，边缘图像点技术目前仍面临一些困难和挑战。一方面有一定的噪声敏感性，即边缘图像点技术对于图像中的噪声非常敏感，噪声会干扰边缘检测算法的结果，导致误检测或漏检测，尽管在预处理步骤中可以应用滤波器来减少噪声，但仍然存在对于不同噪声类型和强度的鲁棒性问题。另一方面，边缘图像点技术通常检测出离散的边缘点，但在实际应用中，需要更关注边缘的连续性和完整性，
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种图像模版匹配的边缘提取方法及系统，以解决现有技术中的图像模版匹配的边缘提取的稳定性较弱的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术通过如下的技术方案来实现：
3、第一方面，本专利技术提供一种图像模版匹配的边缘提取方法，包括：
4、s1：通过多个相机对同一个孔位进行拍摄，得到孔位对应的图像；
5、s2：采用预先构造的log-gabor滤波器对图像进行卷积处理得到图像对应的映射图；
6、s3：计算所述映射图的最大矩图和最小矩图，并基于所述最大矩图和所述最小矩图计算加权矩图；所述最大矩图用于表示在图像中寻找最大响应的位置，所述最小矩图用于表示在图像中寻找最小响应的位置；
7、s4：利用fast检测器对加权矩图进行特征提取得到图像模版匹配的边缘提取结果。
8、第二方面，本申请提供一种图像模版匹配的边缘提取系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在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方法的步骤。
9、有益效果：
10、本专利技术提供的图像模版匹配的边缘提取方法，采用预先构造的log-gabor滤波器对图像进行卷积处理得到图像对应的映射图；计算所述映射图的最大矩图和最小矩图，并基于所述最大矩图和所述最小矩图计算加权矩图；利用fast检测器对加权矩图进行特征提取得到图像模版匹配的边缘提取结果。这样，可以有效屏蔽其他的细小边缘的干扰，提升模板匹配的稳定性和精确性。
11、在进一步的技术方案中，通过限制最大矩图和最小矩图之间的关系，可以抑制角点响应，减少对匹配结果的干扰，增强边缘响应使得边缘在匹配中更加显著，提高匹配的准确性和稳定性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种图像模版匹配的边缘提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像模版匹配的边缘提取方法，其特征在于，所述S2包括：
3.根据权利要求1所述的图像模版匹配的边缘提取方法，其特征在于，所述计算所述映射图的最大矩图和最小矩图时，满足如下关系式：
4.根据权利要求3所述的图像模版匹配的边缘提取方法，其特征在于，所述基于所述最大矩图和所述最小矩图计算加权矩图，包括：
5.根据权利要求1所述的图像模版匹配的边缘提取方法，其特征在于，计算加权矩图时，使用积分的方式限制最大矩图Mmax和最小矩图Mmin之间的关系，其满足如下关系式：
6.一种图像模版匹配的边缘提取系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至5中任一所述方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种图像模版匹配的边缘提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像模版匹配的边缘提取方法，其特征在于，所述s2包括：
3.根据权利要求1所述的图像模版匹配的边缘提取方法，其特征在于，所述计算所述映射图的最大矩图和最小矩图时，满足如下关系式：
4.根据权利要求3所述的图像模版匹配的边缘提取方法，其特征在于，所述基于所述最大矩图和所述最小矩图计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂颖彬，陈杰，
申请(专利权)人：湖南视比特机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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