[发明专利]一种基于合成滤波器的仪表图像定位方法

说明书

本发明提供一种基于合成滤波器的仪表图像定位方法，通过提前训练，获得合成滤波器，得到仪表设备图像的训练模型参数，再利用仪表设备图像的训练模型参数得到仪表设备在全景图像中的坐标点。本发明对不同仪表设备、不同环境变化及不同背景条件，均可准确获取仪表设备在全景图像中的位置。

技术领域

本发明属于计算机图像处理领域，涉及一种仪表图像定位方法，具体地，涉及一种基于合成滤波器的仪表图像定位方法。

背景技术

电力巡检机器人在进行仪表图像设备识别过程中，首先需要在全景图像中定位到设备区域，再根据定位到的设备区域进行相机变倍操作以获取清晰的仪表设备图像，便于图像识别。若全景图像中设备定位失败，则后续所有操作均将无效，因而，设计一种准确高效的全景图仪表图像定位方法具有重要的现实意义。

仪表图像定位方法主要包括模板匹配法，特征点匹配法等等。模板匹配法根据标定的仪表设备模板图像，利用某些相似度评价函数计算待匹配图像与模板图像的相似度，相似度越高则说明是仪表区域的可能性越高，通常情况下，模板匹配法可以准确定位仪表设备区域，但当光线变化或者背景复杂时，模板匹配法往往会给出多个峰值，无法准确定位目标位置；特征点匹配法首先检测仪表设备图像与全景图像中所有特征点，再进行两两匹配并进行匹配验证，最终得到匹配的目标位置，在光线变化较大、背景复杂的情况下，特征点匹配法依然可以取得很好的效果，但当仪表设备本身不存在特征点或者特征点比较稀疏时，该方法就会失效，而且特征点匹配法通常计算量较大。

发明内容

为解决现有技术存在的问题，本发明提供一种高效准确的仪表设备图像定位方法，该方法对不同仪表设备、不同环境变化及不同背景条件，均可准确获取仪表设备在全景图像中的位置。

本发明提供的基于合成滤波器的仪表图像定位方法，包括以下步骤；

仪表设备模型训练：

定义二维高斯响应函数其中，p(x₀,y₀)为仪表设备在全景图f(x,y)中的中心坐标，σ为高斯响应半径，0≤x≤M-1,0≤y≤N-1，M,N分别为图像的宽度与高度。二维高斯响应函数g(x,y)的离散傅里叶变换可以表示为

其中exp是以自然常数e为底的指数函数，j为虚数单位，x＝0,1,…,M-1,y＝0,1,…,N-1；u＝0,1,…,M-1,v＝0,1,…,N-1；u、v为非负整数；定义卷积核h(x,y)，使得成立

则其中F,H分别为f、h的二维傅里叶变换，为二维逆傅里叶变换操作，“·”为二维矩阵元素点乘操作；

用相关操作替换卷积操作，则G(u,v)＝F(u,v)·H^*(u,v)，其中*为矩阵的共轭操作，由此合成滤波器定义为H^*(u,v)即为仪表设备图像的训练模型参数；

仪表设备定位：

对于待定位的全景图f_e，其对应的二维高斯响应表示为G_e(u,v)＝F_e(u,v)·H^*(u,v)；将频率域G_e(u,v)变换到空间域g_e(x,y)，g_e(x,y)最大值对应的坐标点即为仪表设备在全景图f_e的中心位置。