專利名稱：一種旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖形處理方法，尤其涉及一種旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法。
背景技術(shù)：
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，圖像匹配已成為圖像信息處理領(lǐng)域中一項(xiàng)非常重要
的技術(shù)?，F(xiàn)在約40%的機(jī)器視覺應(yīng)用中需要用到圖像匹配技術(shù)，所涉及的應(yīng)用 領(lǐng)域從工業(yè)檢測到導(dǎo)彈的地形匹配、光學(xué)和雷達(dá)的圖像跟蹤、工業(yè)流水線的自 動監(jiān)控、工業(yè)儀表的自動監(jiān)控、資源分析、氣象預(yù)報、醫(yī)療診斷、交通管理、 文字識別以及圖像檢索等。圖像匹配研究涉及到了圖像采集、圖像預(yù)處理、圖 像分割、特征提取等，并且與計(jì)算機(jī)視覺、多維信號處理和數(shù)值計(jì)算方法等緊 密結(jié)合。它也是其它一些圖像分析技術(shù)，如立體視覺、運(yùn)動分析、數(shù)據(jù)融合等
的基礎(chǔ)正因?yàn)槠鋺?yīng)用的廣泛性，新的應(yīng)用和新的要求逐步產(chǎn)生，使得匹配算 法的研究逐步走向深入，出現(xiàn)了快速、穩(wěn)定、魯棒性好的匹配算法。因此，對 現(xiàn)有匹配算法展開分析對于實(shí)際工程提高圖像處理質(zhì)量和識別精度具有非常重 要的意義。
歸一化互相關(guān)匹配算法通過計(jì)算模板和待匹配圖像的灰度歸一化互相關(guān)系 數(shù)，即互相關(guān)值來確定匹配的程度?；ハ嚓P(guān)法可以克服由于圖像釆集和系統(tǒng)誤 差帶來的灰度畸變和幾何畸變(平移變形和旋轉(zhuǎn))。
如PCB元件可能存在旋轉(zhuǎn)，為了檢測出旋轉(zhuǎn)的角度，需要進(jìn)行旋轉(zhuǎn)的匹配。 最簡單的方法就是將在可能的旋轉(zhuǎn)角度范圍的所有角度依次代入到層疊二分算 法中，求得最大匹配值的角度即實(shí)際元件的旋轉(zhuǎn)角度。例如，假設(shè)旋轉(zhuǎn)的范圍 在士15度之間，精確到1度，則將搜索窗口分別旋轉(zhuǎn)-15、 -14，直到15的31 個角度應(yīng)用匹配算法，取得最大匹配值的角度即元件的旋轉(zhuǎn)角度。但這種方法 隨著匹配角度范圍的增大，匹配時間也成倍增大，匹配時間太長，不適合應(yīng)用于實(shí)際。

發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供一種匹配時間更短、計(jì)算量更小的 圖像匹配方法。
為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為 一種旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法，包括 以下歩驟
(1) 確定輸入角度搜索范圍，以中間角度值及搜索范圍的首末兩個角度為 搜索角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口分別進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)匹配，獲得各自匹配值；
(2) 將角度間距縮小一倍定為新的角度搜索范圍，以步驟(1)中取得的
最大匹配值的角度為中心，左右再取兩個角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口進(jìn)行灰度歸一化
互相關(guān)匹配；
(3) 重新比較步驟(2)中三個角度進(jìn)行匹配時的匹配值，取最大者為中 心，角度間距繼續(xù)縮小一半，左右取兩個角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口進(jìn)行灰度歸一化 互相關(guān)匹配；
(4) 重復(fù)步驟(3)，直到角度間距達(dá)到指定的精度，進(jìn)行匹配，獲得的最 后的匹配角度、匹配位置及匹配值。
灰度歸一化互相關(guān)匹配運(yùn)用層疊二分互相關(guān)匹配方法，其包括以下步驟
(1) 將待匹配圖像和模板圖像在寬度和高度方向均縮小一倍；
(2) 重復(fù)步驟(1)，直到匹配圖像和模板圖像達(dá)到指定的尺寸，在縮小的 圖像上使用灰度歸一化互相關(guān)匹配獲得最佳匹配位置(x， y);
(3) 返回到上一級縮小一倍的圖像上在(2x-l 2x+l， 2y-l 2y+l)范圍 內(nèi)的9個搜索位置再進(jìn)行進(jìn)一步的匹配，獲得新的最佳匹配位置(x, y);
(4) 重復(fù)步驟(3)，直到返回到第一級圖像，即原圖像，進(jìn)行最后的匹配， 獲得的最佳匹配位置及匹配值。
上述旋轉(zhuǎn)搜索窗口的方法進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)值的計(jì)算，首先計(jì)算第一 個搜索位置的搜索窗口內(nèi)所有像素的坐標(biāo)，其它搜索位置的坐標(biāo)通過第一個搜 索位置的坐標(biāo)平移得到。
6旋轉(zhuǎn)搜索窗口的相關(guān)值計(jì)算公式為:
S S (C(x' + " / + _/) - 力—7)
S S (CO'+,■， / +力—5"力)2 S Z (尸(x,力-5)
使用的旋轉(zhuǎn)搜索窗口圖像坐標(biāo)系為原點(diǎn)在左上角，向右為X軸正方向，向
下為y軸正方向，假設(shè)搜索窗口的尺寸為-h像素大小，搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)^ 時得到第一個搜索位置搜索窗口坐標(biāo)，搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)^時的坐標(biāo)變換公式
為
搜索窗口逆時針旋轉(zhuǎn)6時的第一個搜索位置搜索窗口坐標(biāo)，為使坐標(biāo)值非 負(fù)，再向上平移(w —D^in"得到，搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)^時的坐標(biāo)變換公式為
匹配過程中互相關(guān)值的計(jì)算采用增量方法進(jìn)行計(jì)算，先計(jì)算出第一個搜索 位置的灰度平均值，搜索窗口向右移動一個位置，新位置的灰度平均值的計(jì)算 只需要在上一個平均值的基礎(chǔ)上參考剛移入的一列和移出的一列，同理搜索窗 口向下移動時，只需要參考剛移入的一行和剛移出的一行。
匹配過程中互相關(guān)值的計(jì)算采用增量方法進(jìn)行計(jì)算，先計(jì)算出第一個搜索 位置的灰度平均值，對于搜索窗口旋轉(zhuǎn)的情況，當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度為順時針旋轉(zhuǎn)時， 向右移動一個像素時，最上一行和最右一列都新移入的，同時移出了最下一行
及最左一列，新位置的灰度平均值的計(jì)算只需要在上一個平均值的基礎(chǔ)上參考 新移入的最上一行和最右一列；當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度為逆時針旋轉(zhuǎn)，向右移動一個像素 時，只需參考新移入了最下一行和最右一列。 本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)勢
本發(fā)明通過旋轉(zhuǎn)搜索窗口的方法進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)值的計(jì)算，并結(jié)合
= ;c * cos 6 - y * sin P + (A — 1) * sin ^ j/ = jc * sin 6 + j; * cos 6
y = x * cos S - , sin夕
y = x * sin (9 + * cos《一— 1) * sin (9運(yùn)用層疊二分互相關(guān)匹配方法，大大減小了匹配的時間。


圖1是搜索角度和匹配值的關(guān)系曲線； 圖2是層疊二分互相關(guān)匹配算法示意圖； 圖3是搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)時的坐標(biāo)系變換示意圖； 圖4增量法計(jì)算搜索窗口平均灰度值示意圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明提供了一種圖像匹配方法，如圖3所示，其包括以下步驟
(1) 確定輸入角度搜索范圍，以中間角度值及搜索范圍的首末兩個角度為 搜索角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口分別進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)匹配，獲得各自匹配值；
(2) 將角度間距縮小一倍定為新的角度搜索范圍，以步驟(1)中取得的 最大匹配值的角度為中心，左右再取兩個角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口進(jìn)行灰度歸一化 互相關(guān)匹配；
(3) 重新比較步驟(2)中三個角度進(jìn)行匹配時的匹配值，取最大者為中 心，角度間距繼續(xù)縮小一半，左右取兩個角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口進(jìn)行灰度歸一化 互相關(guān)匹配；
(4) 重復(fù)步驟(3)，直到角度間距達(dá)到指定的精度，進(jìn)行匹配，獲得的最 后的匹配角度、匹配位置及匹配值。
灰度歸一化互相關(guān)匹配運(yùn)用層疊二分互相關(guān)匹配方法，如圖2所示，其包 括以下步驟
(1) 將待匹配圖像和模板圖像在寬度和高度方向均縮小一倍；
(2) 重復(fù)步驟(1)，直到匹配圖像和模板圖像達(dá)到指定的尺寸，在縮小的 圖像上使用灰度歸一化互相關(guān)匹配獲得最佳匹配位置(x， y);
(3) 返回到上一級縮小一倍的圖像上在(2x-l 2x+l， 2y-l 2y+l)范圍 內(nèi)的9個搜索位置再進(jìn)行進(jìn)一步的匹配，獲得新的最佳匹配位置(x， y);
(4) 重復(fù)步驟(3)，直到返回到第一級圖像，即原圖像，進(jìn)行最后的匹配， 獲得的最佳匹配位置及匹配值。上述旋轉(zhuǎn)搜索窗口的方法進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)值的計(jì)算，首先計(jì)算第一 個搜索位置的搜索窗口內(nèi)所有像素的坐標(biāo)，其它搜索位置的坐標(biāo)通過第一個搜 索位置的坐標(biāo)平移得到。
旋轉(zhuǎn)搜索窗口的相關(guān)值計(jì)算公式為
Z Z (c(y+;, / + _/)—力—？)
JS ; (c"'+f ， 乂+刀_ c(/, y))2 S S 力—戶)2
使用的旋轉(zhuǎn)搜索窗口圖像坐標(biāo)系為原點(diǎn)在左上角，向右為x軸正方向，向 下為y軸正方向，假設(shè)搜索窗口的尺寸為w4h像素大小，搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)^ 時得到第一個搜索位置搜索窗口坐標(biāo)，搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)^時的坐標(biāo)變換公式 為
x' = 乂 * cos 61 * sin P + (A — 1) * sin P y' = x * sin 9 + y * cos ^
搜索窗口逆時針旋轉(zhuǎn)e時的第一個搜索位置搜索窗口坐標(biāo)，為使坐標(biāo)值非
負(fù)，再向上平移(w —『si"得到，搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)S時的坐標(biāo)變換公式為
= x * cos 6 _ _y * sin 6 y' = ;x * sin 6 + y * cos ^ — (w -1) * sin S 。
由于模板圖像是不變的，因此模板圖像的平均灰度值》只需要計(jì)算一次，
S^(尸(;c，力-》)2
^ ^ 也只需要計(jì)算一次；其余部分每移動一個搜索位置都需要重
新計(jì)算，但其中的搜索框窗口的圖像的灰度平均值e("')可以用增量法進(jìn)行計(jì)
算，減少計(jì)算時間。由于搜索過程是從左到右或從上到下一個一個像素移動搜 索窗口的，因此可以這樣簡化計(jì)算搜索窗口圖像的灰度平均值先計(jì)算出第一
個搜索位置的灰度平均值，搜索窗口向右移動一個位置，新位置的灰度平均值 的計(jì)算只需要在上一個平均值的基礎(chǔ)上考慮剛移入的一列和移出的一列，同理
9搜索窗口向下移動時，只需要考慮剛移入的一行和剛移出的一行。對于搜索窗 口旋轉(zhuǎn)的情況，當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度為正時(順時針旋轉(zhuǎn))，向右移動一個像素時，最上 一行和最右一列都新移入的，同時移出了最下一行及最左一列；當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度為 負(fù)時(逆時針旋轉(zhuǎn))，向右移動一個像素時，新移入了最下一行和最右一列，同 時移出了最上一行及最左一列，如圖4所示。
例如，假設(shè)上一個搜索位置的平均值為^^，那么計(jì)算新移入的像素灰度之
和為&，剛移出的像素灰度之和為e。"'，搜索窗口的大小為r^n像素，則新位置
搜索窗口的灰度平均值為 — — 廣 —廣
假設(shè)匹配對象實(shí)際旋轉(zhuǎn)了6度，在待匹配圖像中的位置為(30， 31)，角度 精度為1度，角度搜索范圍為士12，則使用本發(fā)明進(jìn)行匹配的實(shí)施方法如下
(1) 圖1是各個搜索角度對應(yīng)的最大互相關(guān)值，實(shí)際圖像旋轉(zhuǎn)了6度，搜 索角度越接近6度互相關(guān)值越大。根據(jù)這一特性，本發(fā)明進(jìn)行角度匹配的過程 為首先分別以-12、 0和12度三個角度進(jìn)行匹配，結(jié)果在0度時的匹配值最大； 再以0為中心間距縮小一半，得到-6度和6度兩個角度，分別以這兩個角度進(jìn) 行匹配，并將得到的匹配值和0度時的匹配值比較，結(jié)果在6度時的匹配值最 大；再以6度為中心，間距繼續(xù)縮小一半，得到3度和9度，并分別以這兩個 角度進(jìn)行匹配，將匹配值和6度時的匹配值比較，結(jié)果仍然在6度時的匹配值 最大；如此不斷進(jìn)行下去最后是以6度為中心，間距為0.75，得到5.25度和 6.75，比較三個角度的匹配值，最后在6度時的匹配值最大，此時三個角度的 間距小于要求的1度精度，停止繼續(xù)下去，匹配過程結(jié)束。角度匹配計(jì)算過程 為0， -12， 12, -6， 6， 3， 9， 4.5， 7.5， 5.25， 6.75。最后的匹配結(jié)果為6度。
(2) 在角度匹配過程中，每個角度的匹配值使用層疊二分互相關(guān)匹配求得， 并同時返回最佳匹配位置，以0度的匹配過程為例進(jìn)行說明，如圖2所示。將 待匹配圖像和模板圖像稱為第一級圖像，對一級圖像進(jìn)行連續(xù)兩次縮小一半的操作，獲得第二級和第三級圖像，第三級圖像的尺寸已經(jīng)很小，對其使用傳統(tǒng)
灰度互相關(guān)匹配算法在整個搜索范圍查找最佳匹配位置，假設(shè)是在位置(7， 8)。 然后返回到上一級圖像，即第二級圖像，則只需要在包括位置(2*7， 2*8)在 內(nèi)及其周圍的九個搜索位置進(jìn)行進(jìn)一步的精匹配，這九個位置為(13, 15)， (14， 15)， (15, 15)， (13, 16)， (14， 16)， (15， 16)， (13， 17)， (14， 17)， (15， 17)。假設(shè)在位置(15， 15)找到最大互相關(guān)值，則繼續(xù)返回到上一級圖像即第 一級圖像進(jìn)行最后的精確匹配査找，同理也只需要在包括(2*15， 2*15)在內(nèi) 及其周圍的九個搜索位置進(jìn)行查找，這九個位置為(29， 29)， (30， 29)， (31， 29)， (29， 30)， (30， 30)， (31, 30)， (29， 31)， (30， 31)， (31, 31)。最后 在(30， 31)求得最大互相關(guān)值，這個位置即匹配位置，對應(yīng)的互相關(guān)值即0 度時的匹配值。
(3) 第一個搜索位置的搜索窗口內(nèi)的圖像像素坐標(biāo)和互相關(guān)值的計(jì)算根據(jù) 式(5)、式(7)和式(8)計(jì)算，即通過旋轉(zhuǎn)搜索窗口的方式進(jìn)行計(jì)算，如圖3 所示。
(4) 匹配過程下一個搜索位置搜索窗口內(nèi)的圖像像素坐標(biāo)根據(jù)第一個搜索 窗口的坐標(biāo)平移得到，搜索窗口內(nèi)的灰度平均值根據(jù)式(9)使用增量法計(jì)算， 以最大限度減少計(jì)算互相關(guān)值的計(jì)算時間，如圖4所示。
ii
權(quán)利要求
1、一種旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法，其特征在于包括以下步驟(1)確定輸入角度搜索范圍，以中間角度值及搜索范圍的首末兩個角度為搜索角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口分別進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)匹配，獲得各自匹配值；(2)將角度間距縮小一倍定為新的角度搜索范圍，以步驟(1)中取得的最大匹配值的角度為中心，左右再取兩個角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)匹配；(3)重新比較步驟(2)中三個角度進(jìn)行匹配時的匹配值，取最大者為中心，角度間距繼續(xù)縮小一半，左右取兩個角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)匹配；(4)重復(fù)步驟(3)，直到角度間距達(dá)到指定的精度，進(jìn)行匹配，獲得最后的匹配角度、匹配位置及匹配值。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法，其特征在于灰度歸一化 互相關(guān)匹配運(yùn)用層疊二分互相關(guān)匹配方法，其包括以下步驟(1) 將待匹配圖像和模板圖像在寬度和高度方向均縮小一倍；(2) 重復(fù)步驟(1)，直到匹配圖像和模板圖像達(dá)到指定的尺寸，在縮小的 圖像上使用灰度歸一化互相關(guān)匹配獲得最佳匹配位置(x， y);(3) 返回到上一級縮小一倍的圖像上在(2x-l 2x+l, 2y-l 2y+l)范圍 內(nèi)的9個搜索位置再進(jìn)行進(jìn)一步的匹配，獲得新的最佳匹配位置(x， y);(4) 重復(fù)步驟(3)，直到返回到第一級圖像，即原圖像，進(jìn)行最后的匹配， 獲得的最佳匹配位置及匹配值。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法，其特征在于上述旋轉(zhuǎn)搜 索窗口的方法進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)值的計(jì)算，首先計(jì)算第一個搜索位置的搜 索窗口內(nèi)所有像素的坐標(biāo)，其它搜索位置的坐標(biāo)通過第一個搜索位置的坐標(biāo)平 移得到。
4、 根據(jù)權(quán)得要求3所述的旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法，其特征在于旋轉(zhuǎn)搜索窗 口的相關(guān)值計(jì)算公式為<formula>formula see original document page 3</formula>使用的旋轉(zhuǎn)搜索窗口圖像坐標(biāo)系為原點(diǎn)在左上角，向右為x軸正方向，向 下為y軸正方向，假設(shè)搜索窗口的尺寸為w樸像素大小，搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)^ 時得到第一個搜索位置搜索窗口坐標(biāo)，搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)^時的坐標(biāo)變換公式為<formula>formula see original document page 3</formula>搜索窗口逆時針旋轉(zhuǎn)S時的第一個搜索位置搜索窗口坐標(biāo)，為使坐標(biāo)值非 負(fù)，再向上平移 一『si"得到，搜索窗口順時針旋轉(zhuǎn)0時的坐標(biāo)變換公式為<formula>formula see original document page 3</formula>
5、 根據(jù)權(quán)得要求4所述的旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法，其特征在于匹配過程中 互相關(guān)值的計(jì)算采用增量方法進(jìn)行計(jì)算，先計(jì)算出第一個搜索位置的灰度平均 值，搜索窗口向右移動一個位置，新位置的灰度平均值的計(jì)算只需要在上一個 平均值的基礎(chǔ)上參考剛移入的一列和移出的一列，同理搜索窗口向下移動時， 只需要參考剛移入的一行和剛移出的一行。
6、 根據(jù)權(quán)得要求4所述的旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法，其特征在于匹配過程中 互相關(guān)值的計(jì)算采用增量方法進(jìn)行計(jì)算，先計(jì)算出第一個搜索位置的灰度平均 值，對于搜索窗口旋轉(zhuǎn)的情況，當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度為順時針旋轉(zhuǎn)時，向右移動一個像 素時，最上一行和最右一列都新移入的，同時移出了最下一行及最左一列，新 位置的灰度平均值的計(jì)算只需要在上一個平均值的基礎(chǔ)上參考新移入的最上一行和最右一列；當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度為逆時針旋轉(zhuǎn)，向右移動一個像素時，只需參考新移入了最下一行和最右一列<
全文摘要
本發(fā)明涉及一種旋轉(zhuǎn)圖像的匹配方法，其包括(1)確定輸入角度搜索范圍，以中間角度值及搜索范圍的首末兩個角度為搜索角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口分別進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)匹配，獲得各自匹配值；(2)將角度間距縮小一倍定為新角度搜索范圍，以步驟(1)中取得最大匹配值角度為中心，左右再取兩個角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)匹配；(3)重新比較步驟(2)中三個角度進(jìn)行匹配時的匹配值，取最大者為中心，角度間距繼續(xù)縮小一半，左右取兩個角度，旋轉(zhuǎn)搜索窗口進(jìn)行灰度歸一化互相關(guān)匹配；(4)重復(fù)步驟(3)，直到角度間距達(dá)到指定的精度，進(jìn)行匹配，獲得最后的匹配角度、匹配位置及匹配值。本發(fā)明匹配時間更短、計(jì)算量更小。
文檔編號G06K9/00GK101556694SQ200910039488
公開日2009年10月14日 申請日期2009年5月15日 優(yōu)先權(quán)日2009年5月15日
發(fā)明者江偉歡, 程良倫, 衷柳生, 偉 陳, 陳聰傳 申請人:廣東工業(yè)大學(xué)