基于点到直线距离的广义点集匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于点到直线距离的广义点集匹配方法，能够实现点集的快速、精确匹配。先从参考图像与目标图像中分别提取广义点集{p₁,p₂…p_m}和{q₁,q₂…q_n}，点集是离散的，具有方向性；在寻找广义点集相对应点时，根据此参考点的索引序号和搜素半径，确定其邻域内的目标点的索引序号，用于快速查询目标点集；同时结合变邻域寻找最近点的方法，采用角度阈值及距离阈值，快速地建立有向点之间的对应关系；然后，根据点‑线距离与点‑点距离的等效转化方法，实现非线性优化问题与线性优化问题间的转化，从而利用最小二乘法获得匹配参数，实现了快速精确匹配，提高了计算效率。

主权项

基于点到直线距离的广义点集匹配方法，其特征在于，广义点集中的每个点都是具有方向的，包括以下步骤：(1)从参考图像和目标图像中分别提取广义有向点集，得到参考有向点集{p₁，p₂…p_m}和目标有向点集{q₁，q₂…q_n}；其中，参考有向点集共有m个有向点，目标有向集共有n个有向点；(2)设置初始参数，包括初始变换参数、最大迭代次数、循环过程中的迭代次数及最小均方根RMS改变值；其中，在设置初始变换参数时，对于相似变换参数包括平移x、y方向平移参数、缩放参数、旋转参数，分别用t_x0，t_y0，s₀，Φ₀表示；其中，t_x0，t_y0，s₀，Φ₀是设定的一个初始值，每经过一次迭代，寻找对应点对，并求解目标点集与参考点集间的相似变换参数，且当迭代cnt次时，用t_xcnt，t_ycnt，s_cnt，Φ_cnt表示此参数；如果是仿射变换，则包括x、y方向平移参数、斜切参数、x、y方向缩放参数、旋转参数，分别用t_x0，t_y0，h₀，s_x0，s_y0，Φ₀表示，其应用与相似变换参数类似；程序中最大迭代次数用max_cnt表示，如果迭代次数cnt大于max_cnt将跳出循环；初始的迭代次数设置为0，即cnt＝1，且每循环一次其值加1；最小均方根RMS改变值设置为min_rms，并判断误差变化是否小于min_rms，如果小于则终止循环；根据以上初始条件，变换参考点集，得到初始参考有向点集，设置为P₀；其中，P₀只是一个初始点集，每经过一次迭代，通过新的变换参数t_xcnt，t_ycnt，s_cnt，Φ_cnt，得到新的参考点集，当迭代cnt次时，用P_cnt表示；(3)离散化目标点集，从目标图像中提取的有向点为亚像素级别，利用这些目标有向点经过坐标取整获得行、列索引序号r_qi＝[y_qi]和c_qi＝[x_qi]，然后建立四个矩阵，分别是掩模矩阵M_q，x坐标矩阵X_q，y坐标矩阵Y_q和方向矩阵Θ_q；分别设置掩模矩阵M_q，x坐标矩阵X_q，y坐标矩阵Y_q和方向矩阵Θ_q中对应元素的值；(3‑1)新建四个m行n列的矩阵，分别为M_m*n、X_m*n、Y_m*n、Θ_m*n；且令M_m*n＝X_m*n＝Y_m*n＝Θ_m*n＝0_m*n，其中0_m*n为m行n列的零矩阵；(3‑2)设置计数器i＝1；(3‑3)将目标点q_i的坐标取整，得到其行、列索引序号r_qi＝[y_qi]和c_qi＝[x_qi]；(3‑4)将掩模矩阵中对应的元素M_q(r_qi，c_qi)设为1；(3‑5)x坐标矩阵中对应的元素X_q(r_qi，c_qi)设为x_qi，y坐标矩阵中对应的元素Y_q(r_qi，c_qi)设为y_qi；(3‑6)方向矩阵中对应的元素Θ_q(r_qi，c_qi)设为θ_qi；(3‑7)设置i的值加1，即i＝i+1；(3‑8)判断i是否小于等于n；如果否，则返回步骤(3‑4)，如果是，则转到(3‑9)；(3‑9)输出M、X、Y、Θ四个矩阵；(4)寻找对应点对：在以参考点P_i为中心点，半径为R的范围内寻找对应点q_i；(5)最小二乘法求解变换参数；(6)变换参考点集：利用新的变换参数变换参考点集得到P_cnt，并计算新的参考点集P_cnt和目标点集Q之间的均值平方根RMS，具体地，先计算参考点集与目标点集间距离，将所有距离平方相加后开方根，并除以对应点对数，由此得到RMS；(7)计算两个点集之间的误差，设置cnt＝cnt+1，具体地，误差为参考点集与目标点集间距离平方之和，再开方根；(8)判断误差变化是否小于最小均方根改变值(min_rms)，及迭代次数(cnt)是否大于设定最大迭代次数(max_cnt)，若是则转入步骤(9)，否则重新离散化目标点集，继续寻找新的对应点对，返回步骤(4)；(9)输出最终求得的参考有向点集和目标有向点集之间的相似变换参数s，Φ，t_x，t_y；对于仿射变换是h，s_x，s_y，Φ，t_x，t_y。