[发明专利]一种基于局部形变轮廓匹配的包装袋图像配准方法

权利要求书

1.一种基于局部形变轮廓匹配的包装袋图像配准方法，其特征在于，

包括如下步骤：

1）轮廓提取：对包装袋模板图像和待配准包装袋图像进行四周轮廓提取；

2）轮廓网格化：对轮廓提取步骤获得的轮廓进行网格化操作；

3）轮廓平滑:对轮廓网格化步骤获得的网格图像进行模糊平滑；

4）轮廓配准：分别对网格图像进行配准，进而得到整体的配准结果；

所述步骤1）具体包括：

1.1）二值化：对输入图像进行二值化，获得黑白两色图像；

1.2）高斯滤波：对步骤1.1）获得的黑白两色图像进行高斯滤波，滤除噪声；

1.3）边缘提取：采用canny边缘检测算法提取图像边缘，进行轮廓拟合；

所述步骤1.1）具体包括：

1.11）二值化阈值提取：采用改进的otsu算法计算二值化阈值；

1.12）自动阈值二值化：根据二值化阈值对图像进行二值化；

所述步骤2）将轮廓划分为主动网格和被动网格；

其中，

主动网格为模板中包含轮廓的部分，负责主动形变来配准待配准轮廓，若主动网格在对应位置无法配准，即发生待配准包装袋部分边缘特征缺失的情况，则变为被动网格；

被动网格包含模板中不包含轮廓的部分及退化的主动网格，负责跟随主动网格的形变，从而保证整个轮廓的大致形状；

所述步骤4）包括：

4.1）主动网格配准：模板轮廓主动网格配准待配准图像网格；

4.2）被动网格验证：根据被动网格平移量验证主动网格配准结果；

4.3）配准组合：根据各个主动网格配准结果组合获得包装袋图像配准结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述步骤3）采用将原图像与滤波器进行卷积的方式进行图像平滑；

采用的卷积核为：

。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述步骤4.1）将模板图像主动网格在待配准图像初始配准区域中不断平移，在每一个平移位置计算模板图像与平移子图的相似度，作为配准分数，遍历配准区域，将最高的配准分数位置作为目标位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述步骤4.1）中若主动网格在配准区域中无法配准或配准分数低，则将该主动网格视为被动网格。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述步骤4.2）根据主动网格配准后的被动网格需要平移的范围判断是否超过配准区域，若超过配准区域，则缩小初始配准区域大小，重新进行主动网格配准步骤。