CN111444985A - 一种基于直方图匹配的图像匹配方法 - Google Patents
一种基于直方图匹配的图像匹配方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111444985A CN111444985A CN202010336937.1A CN202010336937A CN111444985A CN 111444985 A CN111444985 A CN 111444985A CN 202010336937 A CN202010336937 A CN 202010336937A CN 111444985 A CN111444985 A CN 111444985A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- matrix
- image
- histogram
- rank
- sub
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 112
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 9
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000036039 immunity Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/758—Involving statistics of pixels or of feature values, e.g. histogram matching
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于直方图匹配的图像匹配方法,包括了以下步骤:1、图像分割;2、提取通道;3、生成灰度矩阵;4、计算矩阵秩;5、生成直方图;6、计算匹配度。本发明为图像匹配提供了一种高效,快速、并具有较强抗噪声、抗亮度改变的方法。
Description
技术领域
本发明属于计算机图像、信息处理技术等领域,尤其涉及一种基于直方图匹配的图像匹配方法。
背景技术
随着科技的高速发展,图像数据已经成为了近代图像信息领域中极为重要的一部分。大量的重复图像数据,严重制约了硬盘以及网盘的空间利用率。因此,设计一种快捷,高效的图像匹配方法,可以有效避免硬盘以及网盘中出现大量重复图片。
传统的图像匹配方法往往有以下缺陷:1)极易受噪声、光亮度影响;2)计算对比缓慢。为了降低计算量和加快运行速度,软件开发者往往会使用基于灰度的匹配算法进行图像的匹配。但是目前常用的基于HSV色彩空间、RGB色彩空间等方法进行直方图匹配会出现以下几种问题:
1、极易受到亮度影响,亮度改变也会导致匹配度大幅度改变。
2、极易受到噪声的影响,噪声会导致匹配度有显著变化。
参考文献:
[1]陈勇勇,王永丽,于慧慧.基于增广拉格朗日交替方向法的矩阵秩最小化算法研究[J].山东科技大学学报(自然科学版),2016,35(04):106-113.
发明内容
发明目的:本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足,提供一种图像匹配方法,从而在确保运行速度和计算量的同时,降低亮度和噪声对图像匹配所造成的影响。
技术方案:本发明公开了一种基于直方图匹配的图像匹配方法,其核心在于保留颜色信息中的主要部分并以此进行图像匹配,包括以下步骤:
步骤1,图像分割:输入原始数字图像,初始化子块,将原始数字图像划分成互不相交的连通区域;
步骤2,提取通道:对每个子块的通道进行分离,得到单通道子块图像矩阵;
步骤3,生成灰度矩阵:导入灰度化向量,通过单通道子块图像矩阵计算出灰度矩阵;
步骤4,计算矩阵秩:通过增广拉格朗日交替方向法,最小化灰度矩阵的秩;
步骤5,生成直方图:计算灰度矩阵的关键值,根据关键值生成归一化直方图。
步骤6,计算匹配度:根据步骤4得到的矩阵秩,对直方图进行加权处理并代入公式,得到匹配度。
本发明中,步骤1包括以下步骤:
本发明中,步骤2包括以下步骤:
本发明中,步骤3包括以下步骤:
步骤3-1,为降低数字图像的信息量和复杂度,因此对图像进行灰度化。建立如下的灰度化向量GrayT:
GrayT={λ1 λ2 λ3 ... λn}
其中λn代表第n个通道的灰度系数;
本发明中,步骤4包括以下步骤:
则有矩阵秩最小化问题如下:
minx{rank(X):AX=B},
其中rank(X)为矩阵X的秩;A,B都是矩阵,且A的列数等于X的行数,B的列数等于X的列数,A与B的行数相等;
使用数行列式函数计算矩阵秩的近似值:
其中G是关于X的函数,有G(X)=logdet(I+XTX),μ为惩罚参数,0<μ<1,det()为矩阵的行列式,I是单位矩阵,XT代表矩阵X的转置矩阵;
步骤4-2,引入辅助变量Y,得到以下公式:
s.t.X-Y=0
其中矩阵Y的行数和列数与X相同,
增广拉格朗日函数Lβ(X,Y;Λ)为:
依次迭代更新变量,第k+1次迭代格式如下:
Yk+1=argminY{Lβ(Xk,Y;Λk)},
Xk+1=argminX{Lβ(X,Yk+1;Λk)},
Λk+1=Λk-β(Xk+1-Yk+1),
Yk+1、Xk+1、Λk+1分别表示变量X,Y,Λ迭代k+1次后的值,argmin表示子问题最小化点;
步骤4-3,关于Yk+1有如下封闭解:
Yk+1=(βμI+ATA)-1(ATB+βμXk-μΛk),
其中(A)-1表示矩阵A的逆矩阵。
步骤4-4,关于Xk+1有:
步骤4-5,更新拉格朗日乘子:
Λk+1=Λk-γβ(Xk+1-Yk+1),
本发明中,步骤5包括以下步骤:
本发明中,步骤6包括以下步骤:
步骤6-2,输入原始数字图像G同样大小的原始数字图像H,对图像H执行步骤1至步骤6-1;
步骤6-3,根据以下公式计算数字图像G,H之间的匹配度S(G,H):
有益效果:本发明的显著优点是:
(1)本发明提出的图像匹配方法能够有效提高匹配方法的抗噪声、抗亮度能力,更佳贴合人类视觉对图像相似程度的鉴别。
(2)本发明提出的图像匹配方法处理速度快,效率高,保持了传统的基于直方图匹配的算法优点。
(3)本发明提出的图像匹配方法考虑到了图像不同部分的局部细节信息的有效性不同,并以此得到更贴合人类视觉感官的图像匹配度。
(4)本发明的图像匹配方法具有较强的可扩展性和灵活性。理论上可以通过调整步骤5中的关键值提取公式来满足不同使用者对匹配率的要求。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明,本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1为本发明方法的基本流程图。
图2a为原始样例图像。
图2b为亮度发生改变的原始样例图像。
图3a为对原始样例图像添加噪声的结果图像。
图3b为对原始样例图像添加不同程度噪声的结果图像。
图4a为图像2a使用本方法生成的直方图。
图4b为图像2b使用本方法生成的直方图。
图5a为图像3a使用本方法生成的直方图。
图5b为图像3b使用本方法生成的直方图。
图6为四个图像生成直方图所用的数据
具体实施方式
如图1所示,本发明提供了一种基于直方图匹配的图像匹配方法,按照下述过程进行:在输入原始数字图像后,初始化并将数字图像划分成多个子块;分离子块通道,并生成若干单通道子块图像矩阵;导入灰度化向量,将若干单通道子块图像矩阵转换为灰度矩阵;计算矩阵秩,通过增广拉格朗日交替方向法计算灰度矩阵的秩;计算灰度矩阵的关键值,根据关键值生成直方图;最后根据矩阵秩,对直方图关键值进行加权处理,计算匹配度。
具体地说,如图1所示,本发明公开了一种基于直方图匹配的图像匹配方法,主要包括以下步骤:
步骤1,图像分割:输入原始图像,初始化子块,将原始图像划分成互不相交的连通区域。
步骤2,提取通道:对每个子块的通道第k个通道进行分离,得到若干单通道子块图像矩阵。
步骤3,生成灰度矩阵:导入灰度化向量,计算出灰度矩阵。
步骤4,计算矩阵秩:通过增广拉格朗日交替方向法,最小化灰度矩阵的秩。
步骤5,生成直方图:计算灰度矩阵的关键值,根据关键值生成直方图。
步骤6,计算匹配度:根据步骤4得到的矩阵秩,对直方图进行加权处理并代入公式,得到匹配度。
对于步骤1,图像分割的具体实施细节如下步骤:
对于步骤3,生成灰度矩阵的具体实施细节如下步骤:
步骤3-1,建立如下的灰度化向量如下:
GrayT={λ1 λ2 λ3 ... λn}
对于步骤4,生成矩阵秩的具体实施细节如下步骤:
minX{rank(X):AX=B}
使用数行列式函数计算矩阵秩的近似值:
步骤4-2,引入辅助变量,得到以下公式:
s.t.X-Y=0
增广拉格朗日函数为:
其中Λ是拉格朗日乘子,β是罚参数,||·||F是矩阵的F范数,<·>表示矩阵的内积,I为单位矩阵。
依次迭代更新变量,第k+1次迭代格式如下:
Yk+1=argminY{Lβ(Xk,Y;Λk)};
xk+1=argminX{Lβ(X,Yk+1;Λk)};
Λk+1=Λk-β(Xk+1-Yk+1)
Yk+1、Xk+1、Λk+1分别表示变量X,Y,Λ迭代k+1次后的值,argmin表示子问题最小化点;
步骤4-3,关于Yk+1有封闭解:
Yk+1=(βμI+ATA)-1(ATB+βμXk-μΛk)
其中(A)-1表示矩阵A的逆矩阵。
步骤4-4,关于Xk+1有:
步骤4-5,更新拉格朗日乘子:
对于步骤5,生成直方图的具体实施细节如下步骤:
对于步骤6,计算匹配度的具体实施细节如下步骤:
步骤6-2,输入同样大小的原始数字图像H,对数字图像H重复步骤1至步骤6-1。
步骤6-3,根据以下公式计算原始数字图像G,H之间的匹配度S(G,H):
实施例
本实施例的实验硬件环境是:NVIDIAGeForce GTX 1050 Ti、Inter(R)Core(TM)i7-4770 [email protected]、8.0G内存,软件开发环境是Microsoft Visual Studio 2013、Microsoft Windows 7 Ultimate。
为了验证方法的有效性,本发明选取了基于RGB色彩空间的直方图匹配方法与本发明的方法进行对比。
实例一:本实例的原始图像2a来自于网络,使用Adobe Photoshop对图像2a进行亮度调整后得到图像2b,基于RGB色彩空间的直方图匹配度为0.38。
图像大小为400x 300像素,子块大小为40x 30像素,子块数量为100个,通道数为3,灰度化向量取值为{0.33,0.34,0.33},关键值计算相关取4。图4a为图2a生成的带权直方图,图4b为图2b生成的带权直方图。图6为生成带权直方图所用的关键值数据(图中的2a一列是图2a的数值,2b一列是图2b是数值)。
图2a和图2b的匹配度S(G,H):0.52。明显优于基于RGB色彩空间的直方图匹配方法。
实例二:本实例对图2a使用Adobe Photoshop添加了不同程度的杂色,得到了噪声图3a以及图3b。图像大小为400x 300像素,子块大小为40x 30像素,子块数量为100个,通道数为3,灰度化向量取值为{0.33,0.34,0.33},关键值计算相关取4。图5a为图3a生成的带权直方图,图5b为图3b生成的带权直方图。图6为生成带权直方图所用的关键值数据(图中的3a一列是图3a的数值,3b一列是图3b是数值)。
基于RGB色彩空间的直方图对图3a和图3b跟图2a的匹配结果分别为0.39和0.32。
本发明改进方法对于图3a和图3b跟图2a的匹配结果S(G,H)分别为0.72和0.71。可见抗噪声能力得到了显著提高。
本发明提供了一种基于直方图匹配的图像匹配方法,具体实现该技术方案的方法和途径很多,以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。
Claims (7)
1.一种基于直方图匹配的图像匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,图像分割:输入原始数字图像,初始化子块,将原始数字图像划分成互不相交的连通区域;
步骤2,提取通道:对每个子块的通道进行分离,得到单通道子块图像矩阵;
步骤3,生成灰度矩阵:导入灰度化向量,通过单通道子块图像矩阵计算出灰度化的矩阵;
步骤4,计算矩阵秩:通过增广拉格朗日交替方向法,最小化灰度化的矩阵的秩;
步骤5,生成直方图:计算灰度化的矩阵的关键值,根据关键值生成直方图;
步骤6,计算匹配度:根据步骤4得到的矩阵秩,对直方图进行加权处理并代入公式,得到匹配度。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,步骤4包括以下步骤:
则有矩阵秩最小化问题如下:
minX{rank(X):AX=B},
其中rank(X)为矩阵X的秩;A,B都是矩阵,且A的列数等于X的行数,B的列数等于X的列数,A与B的行数相等;
使用数行列式函数计算矩阵秩的近似值:
其中G是关于X的函数,有G(X)=logdet(I+XTX),μ为惩罚参数,0<μ<1,det()为矩阵的行列式,I是单位矩阵,XT代表矩阵X的转置矩阵;
步骤4-2,引入辅助变量Y,得到以下公式:
s.t.X-Y=0
其中矩阵Y的行数和列数与X相同;
增广拉格朗日函数Lβ(X,Y;Λ)为:
其中Λ是拉格朗日乘子,β是惩罚参数,‖·‖F是矩阵的F范数,〈·〉表示矩阵的内积,I为单位矩阵;
依次迭代更新变量,第k+1次迭代格式如下:
Yk+1=argminY{Lβ(Xk,Y;Λk)},
Xk+1=argminX{Lβ(X,Yk+1;Λk)},
Λk+1=Λk-β(Xk+1-Yk+1),
Yk+1、Xk+1、Λk+1分别表示变量X,Y,Λ迭代k+1次后的值,argmin表示子问题最小化点;
步骤4-3,关于Yk+1有如下封闭解:
Yk+1=(βμI+ATA)-1(ATB+βμXk-μΛk),
其中(A)-1表示矩阵A的逆矩阵;
步骤4-4,关于Xk+1有:
步骤4-5,更新拉格朗日乘子:
Λk+1=Λk-γβ(Xk+1-Yk+1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010336937.1A CN111444985B (zh) | 2020-04-26 | 2020-04-26 | 一种基于直方图匹配的图像匹配方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010336937.1A CN111444985B (zh) | 2020-04-26 | 2020-04-26 | 一种基于直方图匹配的图像匹配方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111444985A true CN111444985A (zh) | 2020-07-24 |
CN111444985B CN111444985B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=71653462
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010336937.1A Active CN111444985B (zh) | 2020-04-26 | 2020-04-26 | 一种基于直方图匹配的图像匹配方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111444985B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116883853A (zh) * | 2023-01-12 | 2023-10-13 | 河南大学 | 基于迁移学习的作物时空信息遥感分类方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103578093A (zh) * | 2012-07-18 | 2014-02-12 | 成都理想境界科技有限公司 | 图像配准方法、装置及增强现实*** |
CN106709501A (zh) * | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种图像匹配***的景象匹配区域选择与基准图优化方法 |
-
2020
- 2020-04-26 CN CN202010336937.1A patent/CN111444985B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103578093A (zh) * | 2012-07-18 | 2014-02-12 | 成都理想境界科技有限公司 | 图像配准方法、装置及增强现实*** |
CN106709501A (zh) * | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种图像匹配***的景象匹配区域选择与基准图优化方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
余琨等: "《区域相关融合纹理特征FDPC图书馆文档图像检索》", 《西南师范大学学报(自然科学版)》 * |
郭凯等: "《三维曲面的特征描述和特征匹配》", 《微计算机信息》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116883853A (zh) * | 2023-01-12 | 2023-10-13 | 河南大学 | 基于迁移学习的作物时空信息遥感分类方法 |
CN116883853B (zh) * | 2023-01-12 | 2024-05-28 | 河南大学 | 基于迁移学习的作物时空信息遥感分类方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111444985B (zh) | 2023-04-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Hao et al. | Two-stream deep architecture for hyperspectral image classification | |
Lin et al. | Hyperspectral image denoising via matrix factorization and deep prior regularization | |
Wang et al. | Reweighted low-rank matrix analysis with structural smoothness for image denoising | |
Qian et al. | Feature learning for steganalysis using convolutional neural networks | |
CN112329760B (zh) | 基于空间变换网络端到端印刷体蒙古文识别翻译的方法 | |
CN108960422B (zh) | 一种基于主成分分析的宽度学习方法 | |
Peng et al. | A robust coverless steganography based on generative adversarial networks and gradient descent approximation | |
CN115378574B (zh) | 一种轻量级动态图像数据加密方法及*** | |
Wang et al. | Multiscale deep alternative neural network for large-scale video classification | |
CN115222998B (zh) | 一种图像分类方法 | |
CN114549913A (zh) | 一种语义分割方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN114692741A (zh) | 基于域不变特征的泛化人脸伪造检测方法 | |
CN113837314A (zh) | 一种基于混合卷积神经网络的高光谱图像分类方法 | |
CN112416293A (zh) | 一种神经网络增强方法、***及其应用 | |
CN109145738B (zh) | 基于加权非凸正则化和迭代重约束低秩表示的动态视频分割方法 | |
CN111444985B (zh) | 一种基于直方图匹配的图像匹配方法 | |
CN112560034B (zh) | 基于反馈式深度对抗网络的恶意代码样本合成方法及装置 | |
CN111931757A (zh) | 基于mdlbp分块直方图和pca降维的指静脉快速排序方法及装置 | |
CN116597142A (zh) | 基于全卷积神经网络与变换器的卫星图像语义分割方法及*** | |
Yu et al. | MagConv: Mask-guided convolution for image inpainting | |
CN111814884A (zh) | 一种基于可变形卷积的目标检测网络模型的升级方法 | |
CN111339734A (zh) | 一种基于文本生成图像的方法 | |
Jia et al. | Generalized unitarily invariant gauge regularization for fast low-rank matrix recovery | |
Cao et al. | Deep feature interactive aggregation network for single image deraining | |
Montazeri | Memetic algorithm image enhancement for preserving mean brightness without losing image features |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |