[发明专利]基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法

权利要求书

1.一种基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，选取参考的模板图像，在模板图像中选定需要配准的ROI区域；

步骤2，在ROI区域内选定四个矩形区域R₁、R₂、R₃、R₄，并获取矩形区域中图像的SURF特征点，其中SURF算法中的Hessian阈值设定为H；

步骤3，对R₁矩形框图像的SURF特征点和待配准图像的SURF特征点进行匹配获取多对匹配点；

步骤4，依据R₁中匹配点r₁和待配准图像中匹配点n₁的坐标信息获取R₁对应的矩形框区域N₁，并利用哈希感知算法比对R₁和N₁矩形框图像的相似度，设置相似度阈值S，直到找到相似度满足阈值要求的N₁以及此时的匹配点r₁和n₁；

步骤5，对矩形区域R₂，R₃，R₄重复步骤3和步骤4，找到匹配的SURF特征点r₂、r₃、r₄和n₂、n₃、n₄；

步骤6，利用匹配的特征点r₁、r₂、r₃、r₄和n₁、n₂、n₃、n₄生成透视变换矩阵，对待配准图像进行透视变换实现自动配准。

2.根据权利要求1所述的基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法，其特征在于，步骤2中选定四个矩形区域位于ROI的左上、右上、左下和右下四个区域，使得四个矩形区域离散分布于ROI中。

3.根据权利要求1所述的基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法，其特征在于，步骤3中匹配方法使用暴力匹配或快速最近邻逼近搜索函数库。

4.根据权利要求3所述的基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法，其特征在于，SURF算法、暴力匹配和快速最近邻逼近搜索函数库采用openCV实现。

5.根据权利要求1所述的基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法，其特征在于，Hessian阈值H＝50。

6.根据权利要求1或5所述的基于SURF特征和哈希感知算法的FPC图像自动配准方法，其特征在于，相似度阈值S＝6。