[发明专利]高速局部相关性计算方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及高速局部相关性计算方法及装置。

背景技术

图像拼接技术可以解决由于图像采集窗口视角和大小的限制，不能产生很大图片的问题。所谓的图像拼接技术就是将两张或两张以上相邻间具有部分重叠的图像进行无缝拼接，生成一幅大型且有较宽视角的高分辨率图像的技术。图像拼接技术最早应用于航空领域，现已广泛应用于数字视频、动态分析、指纹重构等领域。

图像拼接的前提条件是相邻图像之间有一部分在逻辑上是相同的，及必须有一定的重合部分。图像的拼接最重要的一点是选择一个鲁棒而快捷的图像对准方法。图像对准方法就是确定相邻图像在宽度和高度上的重叠程度。这种重叠程度称为两帧图像的相关性。

现有的图像相关性计算方法存在着各种缺陷：如计算量非常大、计算速度慢、精度低、成本高,无法适应大数据量图像拼接。这在对于后端处理时的很多环节都会造成严重的影响，应用效果也大打折扣。如：计算出的相关性数据用于图像检测时，辨识率低、不灵敏；用于导航时，方向检测不精准，识别效果差和响应速度慢等缺点。而且在产品的性价比上大打折扣。因此需要一个能在综合上述条件下还具有更高性价比的方法来解决这些问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本方案提供了一种高速局部相关性计算方法及装置。适用于两张或两张以上相邻间具有部分重叠的图像相关性计算，且图像无旋转。用ASIC的方式实现了高速、低成本、计算量小且可调控的相关性计算，使计算出的相关性数据能够较好的应用到图像拼接、图像检测和导航等方面。

指高速局部相关性计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，对两帧图像的一种覆盖情况下的选定覆盖区域进行分段；将选定覆盖区域在采集对象相对于采集窗口的主要移动方向上划分为两段或两段以上；

S2，对分段中的数据进行相关性计算，得到每段区域在当前覆盖情况下的相关性数据；

S3，生成相关性矩阵，根据每段区域在所有覆盖情况下的相关性数据生成每段的分段相关性矩阵；

S4，求出每段的分段相关性矩阵中的最大值、最小值及其坐标。

所述相关性矩阵为将所有覆盖情况下在步骤S2中得到的相关性数据以两帧图像移动的位移坐标映射成的矩阵，所述分段相关性矩阵的个数与选定覆盖区域在采集对象相对于采集窗口的主要移动方向上划分的段数相同；还可以得到总体相关性矩阵，所述总体相关性矩阵由整个选定覆盖区域内所有的数据计算出的相关性数据组成；所述坐标为直角坐标系，每一种覆盖情况对应一个坐标，前后两帧图像完全重合的覆盖情况对应坐标原点。

所述两帧图像分别为模板帧和当前帧，所述模板帧和当前帧可以互换。

所述步骤S1中的覆盖区域的产生方法为在模板帧和当前帧两帧图像完全重合的基础上，固定模板帧不动，当前帧在帧图像长宽范围内上下左右移动并产生一覆盖区域；每一次移动以像素级为最小单位。

所述步骤S1中的选定覆盖区域选取的横纵两个方向可以连续或不连续，选择区域在横向上以行为单位可以分为大于等于一个区域，选择区域在纵向上以列为单位可以分为大于等于一个区域；

所述两帧图像的每一种覆盖情况对应一个相关性数据，所述相关性数据计算方法为将两帧图像中选定覆盖区域内的一一对应的选定覆盖区域的数据求差值平方，得到一一对应的差值平方值，每个差值平方值累加得到当前覆盖情况下的相关性数据。

所述最大值或最小值与相关性矩阵的中心坐标对应的值相等时，中心坐标代替相应的极值坐标；所述中心坐标为模板帧与当前帧无位移覆盖时的相关性数据。

高速局部相关性计算装置，其特征在于，包括分段模块、相关性计算模块、相关性矩阵生成模块、极值坐标生成模块；

所述分段模块对两帧图像的一种覆盖情况下的选定覆盖区域进行分段；将选定覆盖区域在采集对象相对于采集窗口的主要移动方向上划分为两段或两段以上；

所述相关性计算模块与分段模块相连，用于对分段中的数据进行相关性计算，得到每段区域在当前覆盖情况下的相关性数据；

所述相关性矩阵生成模块与相关性计算模块相连，用于根据每段区域在所有覆盖情况下的相关性数据得到每段的分段相关性矩阵；

所述极值坐标生成模块与相关性矩阵生成模块相连，用于求出每段的分段相关性矩阵中的最大值、最小值及其坐标。