本发明涉及图像识别，尤其涉及图像识别中的一种高精度快速图像匹配的边缘浓度算法。
背景技术：
目前用于视觉图像处理与识别的技术比较多，用于图像边缘检测的算法有roberts算法，sobel算法，prewitt算法，laplacc算法，log算法和canny算法等，这些经典算法都是根据梯度算法的原理来实现的。图像匹配的方法主要包括模版匹配、直方图匹配、形状匹配。用于模版匹配的来识别图像的算法有基于特征值模版匹配，多分辨轮廓匹配，基于曲率的轮廓匹配，基于角点的轮廓匹配。近些年研究比较热的图像配准技术以sift，surf为主流，技术已经趋向成熟。
目前的一些算子大部分存在一些问题，robert边缘检测算子的平滑噪声作用较小，对噪声敏感，容易丢失局部边缘；sobel边缘检测算子易将噪声点误判为边缘点；prewitt边缘检测算子会将噪声点误判为边缘点，而且容易丢失幅值较小的边缘点；laplace边缘检测算子对边缘信息保留的不是很好，加强了噪声对图像的干扰；log边缘检测算子容易平滑掉一些边缘信息；canny边缘检测算子会损失掉图像边缘的一些细节信息。
传统的模版匹配算法对光照的要求比较严格，光照发生变化时准确度急剧下降。基于灰度统计直方图的模版匹配算法存在时间复杂度高、实时性差。sift图像配准算法数据计算量大，配准耗时长。surf图像配准算法主要在配准视角变化大的图像和具有重复特征的图像时性能较差。
技术实现要素：
为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种视觉图像匹配的配准精度较高、配准时间较少的高精度快速图像匹配的边缘浓度算法。
本发明提供了一种高精度快速图像匹配的边缘浓度算法，包括以下步骤：
s1、应用边缘检测算法分别提取模版图像、待匹配图像的边缘轮廓；
s2、用图像配准算法分别对提取出的模版图像、待匹配图像的边缘轮廓进行处理，求得模版图像的边缘轮廓的边缘浓度和待匹配图像的边缘轮廓的边缘浓度；
s3、将模版图像的边缘轮廓的边缘浓度与待匹配图像的边缘轮廓的边缘浓度进行图像匹配。
作为本发明的进一步改进，步骤s1为：对需要制成模版的图像截取兴趣区域图像，制成模版图像，应用边缘检测算法提取出模版图像的边缘轮廓；同时，应用边缘检测算法提取待匹配图像的边缘轮廓。
作为本发明的进一步改进，步骤s2为：用图像配准算法对模版图像进行特征点检测，求得模版图像边缘点的边缘浓度大小；同时，用图像配准算法对待匹配图像进行特征点检测，求得待匹配图像边缘点的边缘浓度大小。
作为本发明的进一步改进，步骤s3为：将模版图像边缘点的边缘浓度大小与待匹配图像边缘点的边缘浓度大小相匹配，将模版图像的特征描述与待匹配图像的特征描述相匹配。
作为本发明的进一步改进，还包括步骤s4：判断出模版图像与待匹配图像的匹配区域的具体位置和匹配程度。
本发明的有益效果是：通过上述方案，通过在某一边缘点附近区域内所含有特征点的数量与所有边缘特征点的比值的大小，从而提高图像配准的准确率以及加快匹配速度。
附图说明
图1是本发明一种高精度快速图像匹配的边缘浓度算法的示意图。
具体实施方式
下面结合附图说明及具体实施方式对本发明进一步说明。
如图1所示，一种高精度快速图像匹配的边缘浓度算法，包括以下步骤：
s1、应用边缘检测算法分别提取模版图像、待匹配图像的边缘轮廓；
s2、用图像配准算法分别对提取出的模版图像、待匹配图像的边缘轮廓进行处理，求得模版图像的边缘轮廓的边缘浓度和待匹配图像的边缘轮廓的边缘浓度；
s3、将模版图像的边缘轮廓的边缘浓度与待匹配图像的边缘轮廓的边缘浓度进行图像匹配。
如图1所示，步骤s1为：对需要制成模版的图像截取兴趣区域图像，制成模版图像，应用边缘检测算法提取出模版图像的边缘轮廓；同时，应用边缘检测算法提取待匹配图像的边缘轮廓。
如图1所示，步骤s2为：用图像配准算法对模版图像进行特征点检测，求得模版图像边缘点的边缘浓度大小；同时，用图像配准算法对待匹配图像进行特征点检测，求得待匹配图像边缘点的边缘浓度大小。
如图1所示，步骤s3为：将模版图像边缘点的边缘浓度大小与待匹配图像边缘点的边缘浓度大小相匹配，将模版图像的特征描述与待匹配图像的特征描述相匹配。
如图1所示，还包括步骤s4：判断出模版图像与待匹配图像的匹配区域的具体位置和匹配程度。
本发明提供的一种高精度快速图像匹配的边缘浓度算法，应用边缘检测算法提取目标的边缘轮廓，然后用图像配准算法对提取出的边缘图像进行处理，求得图像的边缘浓度，根据边缘浓度与图像的特征进行图像匹配。
本发明提供的一种高精度快速图像匹配的边缘浓度算法，主要用边缘检测算法提取目标的边缘轮廓，然后用图像配准算法对提取出的边缘图像进行处理，求取图像边缘点的边缘浓度。根据图像的边缘点的边缘浓度大小和图像的特征描述的特性可对两幅图像进行快速准确匹配，并判断出匹配区域的具体位置和匹配程度。其中先对图像进行边缘检测，检测出边缘点所在具体位置，这样节省了配准算法检测特征点的时间，根据边缘点附近的特征点确定边缘浓度的大小。图像的边缘浓度很好的体现了图像的特征，使得匹配更精准。从而实现了图像快速精准匹配。
本发明提供的一种高精度快速图像匹配的边缘浓度算法，可应用于工业设备中的图像识别装置、医疗器械设备、图像拼接技术等领域。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。