本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像匹配方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，紙幣的流通量越來越大，金融自助交易活動(dòng)也越來越頻繁，導(dǎo)致金融自助設(shè)備的應(yīng)用也相應(yīng)地越來越廣泛。在金融自助設(shè)備中，紙幣的匹配非常重要，而紙幣圖像匹配是紙幣匹配的重要前提和基礎(chǔ)。

在相關(guān)技術(shù)中，對(duì)紙幣圖像的匹配都是在二值圖像中進(jìn)行，即分別直接對(duì)模板圖像(即標(biāo)準(zhǔn)圖像)和待匹配圖像進(jìn)行拉伸，然后再對(duì)拉伸后的圖像進(jìn)行圖像匹配。這種紙幣圖像匹配的技術(shù)方案沒有考慮到，如自動(dòng)存取款機(jī)等金融自助設(shè)備采集到的紙幣圖像(即待匹配圖像)的灰度，很容易受到圖像傳感器、光線等采集環(huán)境外部因素以及紙幣新舊等內(nèi)部因素的影響，從而導(dǎo)致根據(jù)現(xiàn)有的紙幣圖像匹配方法，不能夠?qū)鹑谧灾O(shè)備采集的紙幣圖像進(jìn)行準(zhǔn)確有效地匹配。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的是提出一種圖像匹配方法及裝置，以降低如采集環(huán)境等外部因素和紙幣新舊等內(nèi)部因素的影響，提高了紙幣圖像的匹配精度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像匹配方法，包括：

按照第一匹配規(guī)則，將第一待匹配圖像與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第一匹配，獲取匹配特征值；

根據(jù)所述匹配特征值，按照預(yù)設(shè)確定規(guī)則，確定所述第一待匹配圖像和所述第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的待二次匹配位置；

按照預(yù)設(shè)灰度拉伸規(guī)則，對(duì)所述第一待匹配圖像和所述第一標(biāo)準(zhǔn)圖像中所述待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行灰度拉伸，分別得到與第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像；

按照第二匹配規(guī)則，將所述第二待匹配圖像和所述第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第二匹配，確定所述第一匹配是否成功。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像匹配裝置，包括：

匹配特征值獲取模塊，用于按照第一匹配規(guī)則，將第一待匹配圖像與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第一匹配，獲取匹配特征值；

匹配位置確定模塊，用于根據(jù)所述匹配特征值，按照預(yù)設(shè)確定規(guī)則，確定所述第一待匹配圖像和所述第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的待二次匹配位置；

圖像拉伸模塊，用于按照預(yù)設(shè)灰度拉伸規(guī)則，對(duì)所述第一待匹配圖像和所述第一標(biāo)準(zhǔn)圖像中所述待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行灰度拉伸，分別得到與第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像；

匹配判斷模塊，用于按照第二匹配規(guī)則，將所述第二待匹配圖像和所述第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第二匹配，確定所述第一匹配是否成功。

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明提供的一種圖像匹配方法及裝置，通過第一匹配確定第一待匹配圖像(如金融自助設(shè)備采集到的紙幣灰度圖像)和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像(如紙幣模版圖像)的待二次匹配位置(即目標(biāo)匹配位置)；分別對(duì)待二次匹配位置的第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行相同規(guī)則的灰度拉伸，得到第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像；將第二待匹配圖像與第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行二次匹配，以確定第一匹配是否成功的技術(shù)手段，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的如自動(dòng)存取款機(jī)等金融自助設(shè)備采集到的紙幣圖像(即待匹配圖像)的灰度，容易受紙幣紙幣新舊和圖像傳感器、光線等采集環(huán)境外部因素和紙幣新舊等內(nèi)部因素的影響，從而導(dǎo)致根據(jù)現(xiàn)有的紙幣圖像匹配方法，不能夠?qū)鹑谧灾O(shè)備采集的紙幣圖像進(jìn)行準(zhǔn)確有效地匹配的技術(shù)問題。

與現(xiàn)有技術(shù)提供的，只在二值圖像中分別直接對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像和待匹配圖像進(jìn)行拉伸，然后再進(jìn)行圖像匹配的技術(shù)方案相比，本發(fā)明提供的技術(shù)方案，在紙幣的灰度圖像中進(jìn)行圖像匹配，即先通過一次匹配確定出第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的待二次匹配位置，然后將第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像在待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行同樣的灰度拉伸，得到第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像；然后再將第二待匹配圖像與第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行二次匹配，能夠極大地提高紙幣圖像的匹配精度，降低如環(huán)境等外部因素以及紙幣新舊程度等內(nèi)部因素對(duì)于紙幣圖像匹配的不利影響。

附圖說明

下面將通過參照附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的示例性實(shí)施例，使本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員更清楚本發(fā)明的上述及其他特征和優(yōu)點(diǎn)，附圖中：

圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種圖像匹配方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的一種圖像匹配方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例三提供的一種圖像匹配方法的流程示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例四提供的一種圖像匹配裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例四提供的一種圖像匹配裝置的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖并通過具體實(shí)施方式來進(jìn)一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案?？梢岳斫獾氖牵颂幩枋龅木唧w實(shí)施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對(duì)本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分。在不沖突的情況下，本發(fā)明實(shí)施例以及實(shí)施例中的特征可以相互組合。

實(shí)施例一

本發(fā)明提供一種圖像匹配方法，該方法可以適用于金融自助設(shè)備進(jìn)行紙幣圖像匹配等應(yīng)用場(chǎng)景。該方法采取的對(duì)紙幣灰度圖像進(jìn)行一次匹配以獲取目標(biāo)匹配位置，并對(duì)目標(biāo)匹配位置的待匹配圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行相同規(guī)則的拉伸，然后再進(jìn)行匹配的技術(shù)手段，可以由任一種如自動(dòng)取款機(jī)(automatedtellermachine，atm)等可以進(jìn)行圖像匹配的設(shè)備和/或裝置來執(zhí)行。具體可以由部署在該設(shè)備和/裝置中軟件和/或硬件的方式來實(shí)施。

如圖1所示，該方法包括：

步驟110、按照第一匹配規(guī)則，將第一待匹配圖像與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第一匹配，獲取匹配特征值。

其中，匹配特征值的個(gè)數(shù)與第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的相對(duì)大小有關(guān)。不同的匹配規(guī)則可以對(duì)應(yīng)不同的匹配特征值，匹配特征值的判斷規(guī)則也可以不同。匹配特征值可以是對(duì)應(yīng)像素差的絕對(duì)值，也可以是如相關(guān)系數(shù)，余弦相似度和歐式距離等其它度量距離。

示例性的，第一待匹配圖像與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的大小與像素個(gè)數(shù)可能不完全相同，圖像在采集的過程中獲取的圖像存在大小不匹配的問題，從第一待匹配圖像中選取與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像大小相同的像素塊，根據(jù)第一匹配規(guī)則進(jìn)行圖像匹配，計(jì)算獲取匹配特征值。

步驟120、根據(jù)匹配特征值，按照預(yù)設(shè)確定規(guī)則，確定第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的待二次匹配位置。

示例性地，若匹配特征值為相關(guān)系數(shù)，則獲取相關(guān)系數(shù)的最大值，該最大值為最優(yōu)的匹配特征值；若匹配特征值為余弦相似度，則獲取余弦相似度中的最大值作為最優(yōu)的匹配特征值；若匹配特征值為歐式距離，則獲取歐式距離中的最小值作為最優(yōu)的匹配特征值。

不同的匹配特征值可以對(duì)應(yīng)不同的預(yù)設(shè)確定規(guī)則，根據(jù)預(yù)設(shè)確定規(guī)則確定最優(yōu)的匹配特征值，從而確定與該匹配特征值對(duì)應(yīng)的第一待匹配圖像中的匹配像素塊，即為第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的待二次匹配位置。

步驟130、按照預(yù)設(shè)灰度拉伸規(guī)則，對(duì)第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像中待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行灰度拉伸，分別得到與第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像。

灰度拉伸又叫對(duì)比度拉伸，是一種灰度變換，可以使用最簡(jiǎn)單的分段線性變換函數(shù)，提高圖像處理時(shí)灰度級(jí)的動(dòng)態(tài)范圍。例如，灰度拉伸可以將原圖在a到b之間的灰度拉伸到c到d之間。如果一幅圖像的灰度集中在較暗的區(qū)域而導(dǎo)致圖像偏暗，可以用灰度拉伸功能來拉伸圖像的灰度區(qū)間以改善圖像；同理，如果圖像灰度集中在較亮的區(qū)域而導(dǎo)致圖像偏亮，也可以用灰度拉伸功能來壓縮圖像灰度區(qū)間以改善圖像質(zhì)量。通過灰度拉伸，能夠降低紙幣圖像受到的來自圖像傳感器、光線等圖像采集環(huán)境外部因素和紙幣新舊等內(nèi)部因素的不利影響，從而提高紙幣圖像的匹配率，以間接提升紙幣的匹配率。

示例性地，可以對(duì)第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像中待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行灰度拉伸，拉伸到同一灰度范圍后再進(jìn)行第二匹配。

步驟140、按照第二匹配規(guī)則，將第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第二匹配，確定第一匹配是否成功。

將第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第二匹配，對(duì)匹配的結(jié)果進(jìn)行判斷，若滿足預(yù)設(shè)的條件，則說明第一匹配是成功的；若不滿足預(yù)設(shè)的條件，則說明第一匹配是失敗的。

第二匹配規(guī)則可以與第一匹配規(guī)則相同或不同，只要能夠?qū)Λ@取的第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行匹配判斷即可。

本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種圖像匹配方法，相對(duì)于現(xiàn)有的紙幣圖像匹配中，只在二值圖像中分別直接對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像和待匹配圖像進(jìn)行拉伸，然后再進(jìn)行圖像匹配的技術(shù)方案相比，本發(fā)明提供的技術(shù)方案，在紙幣的灰度圖像中進(jìn)行圖像匹配，即先通過一次匹配確定出第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的待二次匹配位置，然后將第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像在待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行同樣的灰度拉伸，得到第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像；然后再將第二待匹配圖像與第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行二次匹配，能夠極大地提高紙幣圖像的匹配精度，降低如環(huán)境等外部因素以及紙幣新舊程度等內(nèi)部因素對(duì)于紙幣圖像匹配的不利影響，強(qiáng)化了紙幣圖像信息的完整性，充分發(fā)揮了紙幣圖像的細(xì)節(jié)信息，實(shí)現(xiàn)了紙幣圖像的精準(zhǔn)匹配。

實(shí)施例二

本實(shí)施例在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，對(duì)預(yù)設(shè)灰度拉伸規(guī)則進(jìn)行了進(jìn)一步地優(yōu)化，如圖2所示，該方法包括：

步驟210、按照第一匹配規(guī)則，將第一待匹配圖像與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第一匹配，獲取匹配特征值。

步驟220、根據(jù)匹配特征值，按照預(yù)設(shè)確定規(guī)則，確定第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的待二次匹配位置。

步驟230、獲取待拉伸圖像的最大灰度值和最小灰度值。

獲取待拉伸圖像的最大灰度值和最小灰度值，能夠?qū)D像的灰度范圍進(jìn)行更為準(zhǔn)確地判斷，為后續(xù)的圖像拉伸步驟提供參考數(shù)據(jù)。

最大灰度值和最小灰度值的判斷可以根據(jù)紙幣圖像的特點(diǎn)進(jìn)行。例如：紙幣圖像由于容易受到如圖像傳感器、光線等外界采集環(huán)境的影響，導(dǎo)致紙幣圖像中噪聲點(diǎn)較多。在進(jìn)行判斷后，先去除最大灰度值和最小灰度值附近預(yù)設(shè)范圍值的像素點(diǎn)，再從剩余的像素點(diǎn)中重新進(jìn)行最大和最小灰度值范圍的確定?；蛘撸捎谑艿郊垘抛陨硇屡f等內(nèi)部因素的影響，可以針對(duì)對(duì)紙幣圖像中像素點(diǎn)分布較為密集的區(qū)間，進(jìn)行最大灰度值和最小灰度值的確定。

進(jìn)一步地，步驟230也可以通過如下具體子步驟來實(shí)現(xiàn)，即：

1)統(tǒng)計(jì)待拉伸圖像的灰度直方圖；

2)將直方圖中預(yù)設(shè)比例范圍的最大灰度值集合的平均值，作為最大灰度值；

3)將直方圖中預(yù)設(shè)比例范圍的最小灰度值集合的平均值，作為最小灰度值。

統(tǒng)計(jì)待拉伸圖像的灰度直方圖，能夠?qū)叶戎颠M(jìn)行快速分類，從灰度區(qū)間內(nèi)選取預(yù)設(shè)比例范圍(如：10％)的最大灰度值的集合和最小灰度值的集合，分別取平均，獲得最大灰度值和最小灰度值。取平均的目的是為了降低噪聲點(diǎn)的干擾，如果某一個(gè)或多個(gè)噪聲點(diǎn)的值明顯小于集合中的灰度值或明顯大于集合中的灰度值，那么對(duì)于選擇灰度區(qū)間內(nèi)的最小值或最大值，就不能夠得到待拉伸圖像的有效灰度區(qū)間，導(dǎo)致圖像拉伸的過程中不能夠獲得滿意的圖像，通過取平均的方法，能夠有效地避免這種情況的發(fā)生。

步驟240、按照預(yù)設(shè)灰度拉伸范圍，根據(jù)最大灰度值和最小灰度值，對(duì)第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像中待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行灰度拉伸，分別得到與第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像。

預(yù)設(shè)灰度拉伸范圍是指紙幣圖像將要被拉伸到的灰度范圍，預(yù)設(shè)灰度拉伸范圍是第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像中待二次匹配位置的圖像共同的拉伸范圍，便于對(duì)兩個(gè)圖像進(jìn)行匹配。優(yōu)選地，灰度拉伸范圍為0～255。

步驟250、按照第二匹配規(guī)則，將第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第二匹配，確定第一匹配是否成功。

本實(shí)施例提供了一種圖像匹配方法，在紙幣的灰度圖像中進(jìn)行圖像匹配，即先通過一次匹配確定出第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的待二次匹配位置，然后獲取待拉伸圖像灰度值的最大值和最小值確定灰度區(qū)間，根據(jù)灰度區(qū)間將第一待匹配圖像在待二次匹配位置的圖像進(jìn)行同樣的灰度拉伸，得到第二待匹配圖像；然后再將第二待匹配圖像與第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行二次匹配，讓紙幣圖像匹配過程中，拉伸的效果更加明顯，從而使紙幣圖像匹配的過程更加準(zhǔn)確能夠極大地提高紙幣圖像的匹配精度，降低如環(huán)境等外部因素以及紙幣新舊程度等內(nèi)部因素對(duì)于紙幣圖像匹配的不利影響。

實(shí)施例三

本實(shí)施例在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，對(duì)第一匹配規(guī)則進(jìn)行了進(jìn)一步的優(yōu)化，如圖3所示，該方法包括：

步驟310、選取第一待匹配圖像中與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像大小形狀相同的像素區(qū)域，獲得匹配區(qū)域。

在第一待匹配圖像中選取與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像大小形狀相同的所有像素區(qū)域，例如：第一待匹配圖像像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)為4×4個(gè)，第一標(biāo)準(zhǔn)圖像像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)為3×3個(gè)，對(duì)應(yīng)的匹配區(qū)域?yàn)?個(gè)，匹配區(qū)域是包含在第一待匹配圖像中所有3×3的像素區(qū)域。

步驟320、計(jì)算匹配區(qū)域像素點(diǎn)的像素值與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值差的平方和，獲取匹配特征值。

通過匹配特征值，能夠?qū)ζヅ鋮^(qū)域圖像與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行匹配判斷，獲取匹配區(qū)域圖像與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像像素值差的平方和，能夠判斷兩個(gè)圖像的像素是否相同或相似度為多少，從而判斷兩個(gè)圖像是否匹配。

步驟330、根據(jù)匹配特征值，將匹配特征值的最小值所對(duì)應(yīng)的位置，確定為待二次匹配位置。

由于匹配特征值為匹配區(qū)域圖像像素點(diǎn)的像素值與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值差的平方和，因此，如果匹配特征值越小，則說明這兩個(gè)圖像的相似度越高，兩個(gè)圖像越匹配。匹配特征值的最小值對(duì)應(yīng)的匹配區(qū)域則為與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像最接近的匹配區(qū)域。

步驟340、按照預(yù)設(shè)灰度拉伸規(guī)則，對(duì)第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像中待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行灰度拉伸，分別得到與第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像。

步驟350、按照第二匹配規(guī)則，將第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第二匹配，確定第一匹配是否成功。

示例性地，第二匹配規(guī)則也可以通過如下具體的子步驟來實(shí)現(xiàn)，即：

1)統(tǒng)計(jì)第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)位置各像素點(diǎn)的灰度差值；

2)根據(jù)預(yù)設(shè)閾值，統(tǒng)計(jì)大于預(yù)設(shè)閾值的灰度差值的個(gè)數(shù)；

3)當(dāng)灰度差值的個(gè)數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)數(shù)值時(shí)，則第一匹配成功。

對(duì)第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像中待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行灰度拉伸之后，降低了如圖像傳感器、光線等外界采集環(huán)境等外部因素和紙幣自身新舊程度等內(nèi)部因素對(duì)待二次匹配位置的圖像的影響后，統(tǒng)計(jì)第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)位置各像素點(diǎn)的灰度差值。獲取大于預(yù)設(shè)閾值(如30)的灰度差值的個(gè)數(shù)(如56個(gè))，將該個(gè)數(shù)的數(shù)值與預(yù)設(shè)數(shù)值(如50個(gè))進(jìn)行比較。如果差值個(gè)數(shù)小于預(yù)設(shè)數(shù)值，則說明兩個(gè)圖像的匹配程度很高，匹配成功；如果差值個(gè)數(shù)大于預(yù)設(shè)數(shù)值，則說明兩個(gè)圖像的灰度值存在較多較大的差異，則匹配失敗。

本實(shí)施例提供了一種圖像匹配方法，通過計(jì)算匹配區(qū)域像素點(diǎn)的像素值與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值差的平方和，確定最小匹配特征值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)待二次匹配位置的準(zhǔn)確定位，然后將第一待匹配圖像和第一標(biāo)準(zhǔn)圖像在待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行同樣的灰度拉伸，得到第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像；然后再將第二待匹配圖像與第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行二次匹配，從而進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了對(duì)紙幣灰度圖像的匹配判斷，能夠極大地提高紙幣圖像的匹配精度，降低如環(huán)境等外部因素以及紙幣新舊程度等內(nèi)部因素對(duì)于紙幣圖像匹配的不利影響。

實(shí)施例四

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像匹配裝置，如圖4所示，該裝置包括：

匹配特征值獲取模4100，用于按照第一匹配規(guī)則，將第一待匹配圖像與第一標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第一匹配，獲取匹配特征值；

匹配位置確定模塊4200，用于根據(jù)所述匹配特征值，按照預(yù)設(shè)確定規(guī)則，確定所述第一待匹配圖像和所述第一標(biāo)準(zhǔn)圖像的待二次匹配位置；

圖像拉伸模塊4300，用于按照預(yù)設(shè)灰度拉伸規(guī)則，對(duì)所述第一待匹配圖像和所述第一標(biāo)準(zhǔn)圖像中所述待二次匹配位置的圖像分別進(jìn)行灰度拉伸，分別得到與第二待匹配圖像和第二標(biāo)準(zhǔn)圖像；

匹配判斷模塊4400，用于按照第二匹配規(guī)則，將所述第二待匹配圖像和所述第二標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行第二匹配，確定所述第一匹配是否成功。

如圖5所示，裝置還包括：

進(jìn)一步地，所述圖像拉伸模塊4300包括：

灰度范圍獲取子模塊4310，用于獲取待拉伸圖像的最大灰度值和最小灰度值；

灰度拉伸子模塊4320，用于按照預(yù)設(shè)灰度拉伸范圍，根據(jù)所述最大灰度值和所述最小灰度值，對(duì)所述待拉伸圖像進(jìn)行灰度拉伸；

所述灰度范圍獲取子模塊4310包括：

灰度直方圖統(tǒng)計(jì)單元4311，用于統(tǒng)計(jì)所述待拉伸圖像的灰度直方圖；

最大灰度值獲取單元4312，用于將所述直方圖中預(yù)設(shè)比例范圍的最大灰度值集合的平均值，作為所述最大灰度值；

最小灰度值獲取單元4313，用于將所述直方圖中預(yù)設(shè)比例范圍的最小灰度值集合的平均值，作為所述最小灰度值；

所述匹配判斷模塊4400包括：

灰度差值統(tǒng)計(jì)子模塊4410，用于統(tǒng)計(jì)所述第二待匹配圖像和所述第二標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)位置各像素點(diǎn)的灰度差值；

匹配成功判斷子模塊4420，用于根據(jù)預(yù)設(shè)閾值，統(tǒng)計(jì)大于所述預(yù)設(shè)閾值的所述灰度差值的個(gè)數(shù)；當(dāng)所述灰度差值的個(gè)數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)數(shù)值時(shí)，則所述第一匹配成功；

所述匹配判斷模塊4400還包括：

匹配失敗判斷子模塊4430，用于當(dāng)所述個(gè)數(shù)大于所述預(yù)設(shè)數(shù)值，則所述第二匹配失敗；

所述匹配特征值獲取模塊4100包括：

匹配區(qū)域獲取子模塊4110，用于選取所述第一待匹配圖像中與所述第一標(biāo)準(zhǔn)圖像大小形狀相同的像素區(qū)域，獲得匹配區(qū)域；

匹配特征值計(jì)算子模塊4120，用于計(jì)算所述匹配區(qū)域像素點(diǎn)的像素值與所述第一標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值差的平方和。

所述匹配特征值包括：

所述匹配區(qū)域像素點(diǎn)的像素值與所述第一標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值差的平方和。

所述匹配位置確定模塊4200包括：

待二次匹配位置確定子模塊4210，用于將所述匹配特征值的最小值所對(duì)應(yīng)的位置，確定為所述待二次匹配位置。

本實(shí)施例提供的一種圖像匹配裝置，與本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的一種圖像匹配方法屬于同一發(fā)明構(gòu)思，可執(zhí)行本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的一種圖像匹配方法，具備相應(yīng)的功能和有益效果。未在本實(shí)施例中詳盡描述的技術(shù)細(xì)節(jié)，可參見本發(fā)明任意實(shí)施例提供的一種圖像匹配方法。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例及所運(yùn)用技術(shù)原理。本領(lǐng)域技術(shù)人員會(huì)理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實(shí)施例，對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員來說能夠進(jìn)行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會(huì)脫離本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，雖然通過以上實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了較為詳細(xì)的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實(shí)施例，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的情況下，還可以包括更多其他等效實(shí)施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權(quán)利要求范圍決定。