[发明专利]数字图像中基于梯度与颜色特征的直线自动匹配方法

权利要求书

1.一种数字图像中基于梯度与颜色特征的直线自动匹配方法，其特征在于，包括：

步骤S1：采集图像并输入计算机；

步骤S2：利用直线提取技术提取图像中的直线段；

步骤S3：将所述直线为中轴线的矩形区域确定为直线邻域，并将其划分为7个矩形子区域；

步骤S4：将直线邻域内各点的高斯梯度与其所在矩形子区域的平均梯度分别进行内积与外积运算，获得各点的梯度特征；

步骤S5：将直线邻域内各点的颜色对其所在矩形子区域的平均颜色进行归一化，获得各点的颜色特征；

步骤S6：计算各子区域的梯度均值与标准差向量，将各子区域的梯度均值向量组成一个向量并归一化获得直线的梯度均值描述向量，将各子区域的梯度标准差向量组成一个向量并归一化获得直线的梯度标准差描述向量；

步骤S7：计算各子区域的颜色均值与标准差向量，将各子区域的颜色均值向量组成一个向量并归一化获得直线的颜色均值描述向量，将各子区域的颜色标准差向量组成一个向量并归一化获得直线的颜色标准差描述向量；

步骤S8：分别计算直线的梯度均值描述向量、梯度标准差描述向量、颜色均值描述向量和梯度标准差描述向量这四个描述向量之间的欧式距离，然后赋予不同的权重系数后求和，获得直线之间的相似度；

步骤S9：基于预先设置的匹配准则，利用直线之间的相似度进行直线匹配，将相似度数值大于0.3的匹配作为错误匹配去除，输出结果。

2.根据权利要求1所述的数字图像中基于梯度与颜色特征的直线自动匹配方法，其特征在于，所述步骤S3包括：记直线的长度为N，将所述直线为中轴线，大小为N×35的矩形区域确定为直线邻域；沿垂直于直线方向，将该矩形邻域划分为7个大小为N×5的矩形子区域G₁，G₂，...，G₇，记7个矩形子区域包含的像素个数分别为#G₁，#G₂，...，#G₇。

3.根据权利要求2所述的数字图像中基于梯度与颜色特征的直线自动匹配方法，其特征在于，所述步骤S4包括：记直线邻域内各点为{X_k|X_k∈G_i}，点X_k的高斯梯度为▽f(X_k)＝[f_x(X_k)，f_y(X_k)](f_x(X_k)，f_y(X_k)分别表示水平竖直方向上的梯度)，其所在矩形子区域G_i内各点的平均梯度为将X_k的高斯梯度▽f(X_k)与平均梯度分别作内积与外积运算，获得点X_k的梯度特征g(X_k)＝[g₁(X_k)，g₂(X_k)]，其中g2(Xk)=fx(Xk)·f‾yi-fy(Xk)·f‾xi.]]>