[发明专利]图像匹配方法、装置和系统有效
申请号: | 201611094077.5 | 申请日: | 2016-12-01 |
公开(公告)号: | CN108133492B | 公开(公告)日: | 2022-04-26 |
发明(设计)人: | 唐小军 | 申请(专利权)人: | 京东方科技集团股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/33 | 分类号: | G06T7/33 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 吕晓章;万里晴 |
地址: | 100015 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 匹配 方法 装置 系统 | ||
提供一种图像匹配方法、装置和系统,该图像匹配方法包括:扩展步骤,扩展原始参考图像为一个或多个扩展参考图像,其中,所述一个或多个扩展参考图像是将所述原始参考图像经过变形而获得的;图像匹配步骤,将检测图像与包括所述原始参考图像和所述一个或多个扩展参考图像的候选参考图像进行图像匹配。
技术领域
本发明涉及图像处理领域,且更具体地,涉及图像匹配方法、装置和系统。
背景技术
在图像处理领域中,图像匹配是指预先输入一幅参考图像,然后将检测图像与参考图像进行匹配,在检测图像中检测出参考图像中的图案,并获得检测图像与参考图像坐标之间的变换所需的单应矩阵。图像匹配可以用于增强现实、目标检测、自动驾驶、导弹末端视觉精确制导等应用领域。当前,已有许多对图形平移、缩放鲁棒的现有特征检测算法可以用于图像匹配,然而传统的特征检测算法通常对大倾斜角度下拍摄的图像的畸变不具有鲁棒性,大倾斜角度下拍摄的图像会出现宽高比不成比例的变形,导致现有的特征匹配算法失效。
针对上述问题通常的解决方法是改进特征提取和特征匹配算法,已有的改进算法虽然一定程度上提高了大倾斜角度图像匹配的鲁棒性,但是牺牲了特征整体的区分度,导致特征匹配其他方面的鲁棒性下降,另外,算法的复杂度也大幅度增加,不利于实时进行图像匹配操作。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供一种图像匹配方法,包括:扩展步骤,扩展原始参考图像为一个或多个扩展参考图像,其中,所述一个或多个扩展参考图像是将所述原始参考图像经过变形而获得的;图像匹配步骤,将检测图像与包括所述原始参考图像和所述一个或多个扩展参考图像的候选参考图像进行图像匹配。
根据本发明的另一方面,提供一种图像匹配装置,包括:扩展单元,被配置为扩展原始参考图像为一个或多个扩展参考图像,其中,所述一个或多个扩展参考图像是将所述原始参考图像经过变形而获得的;图像匹配单元,被配置为将检测图像与包括所述原始参考图像和所述一个或多个扩展参考图像的候选参考图像进行图像匹配。
根据本发明的另一方面,提供一种图像匹配系统,包括:处理器;存储器,耦合于所述处理器,且当由处理器执行时执行如下图像匹配方法,所述方法包括:扩展步骤,扩展原始参考图像为一个或多个扩展参考图像,其中,所述一个或多个扩展参考图像是将所述原始参考图像经过变形而获得的;图像匹配步骤,将检测图像与包括所述原始参考图像和所述一个或多个扩展参考图像的候选参考图像进行图像匹配。
本方案采用对参考图像进行扩展,提高了图像匹配成功率,并利用图像空间角度进行最优参考图选择的方法,在不增加计算复杂度的前提下,实现了大倾斜角度下图像可靠匹配。
附图说明
图1A示意性地示出传统的图像匹配的流程图。
图1B示意性地示出传统的图像匹配的实物图。
图1C示意性地示出传统的图像匹配方法在大倾斜角度下拍摄得到的图像与参考图像的图像匹配的实物图。
图2示意性地示出了根据本发明的一个实施例的图像匹配方法的流程图。
图3示意性地示出了根据本发明的一个实施例的图像匹配方法的流程图。
图4示意性地示出了根据本发明的一个实施例的图像匹配方法的流程图。
图5示意性地示出了根据本发明的一个实施例的图像匹配方法的流程图。
图6A示意性地示出了如图5所示的图像匹配方法中的图像预处理过程的流程图。
图6B示意性地示出了图像预处理过程中得到的多个扩展参考图像的示意图。
图7A示意性地示出了如图5所示的图像匹配方法中的图像匹配过程的流程图。
图7B示意性地示出了如图5所示的图像匹配方法中的图像匹配过程得到的图像匹配实物图。
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