[發明專利]基于曲線均值標準差描述子的圖像曲線特征匹配方法

有效

• 申請號: 200810056260.5
• 申請日: 2008-01-16
• 公開（公告）號: CN101488223A
• 公開（公告）日: 2009-07-22
• 發明（設計）人: 王志衡;吳福朝;胡占義
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司
• 代理人: 梁愛榮

技術領域

本發明屬于計算機輔助自動圖像處理技術領域，涉及圖像曲線 特征匹配，具體地涉及基于曲線均值標準差描述子的圖像曲線特征 匹配方法。

背景技術

特征匹配技術在我們圖像檢索、物體識別、視頻跟蹤、三維重 建以及增強現實等諸多領域有著極為重要的應用，也是許多系統的 核心技術。近些年來，SIFT技術的提出使得圖像中特征點的自動匹 配取得了巨大進展。利用SIFT進行特征點匹配可以分為四個主要步 驟：(1)是在圖像尺度空間中檢測DOG的極值點作為圖像的特征 點；(2)計算每一個特征點的主方向；(3)為每一個特征點選取一個 正方形鄰域并通過計算該鄰域的梯度投影直方圖來建立特征點的 描述子；(4)利用特征點的描述子進行特征點匹配。但受諸多因素 的制約，基于圖像內容的曲線線匹配研究長期以來進展緩慢，目前 文獻中幾乎沒有成熟的自動曲線匹配算法或者技術報道。

發明內容

本發明要解決圖像中曲線基于圖像內容的自動匹配問題，即給 定包含有相同場景的兩幅或者多幅圖像，要求為每一條曲線建立一 個描述子向量，并通過計算這些描述子向量之間的相似度度量即歐 氏距離找到其中對應的曲線對，本發明的目的在于提供一種較為簡 單、實用并且匹配性能好精度高的基于曲線均值標準差描述子的圖 像曲線特征匹配方法。

為實現上述目的，本發明基于曲線均值標準差描述子的圖像曲 線特征匹配方法包括以下步驟：

步驟1：拍攝待匹配場景的兩幅或多幅圖像；

步驟2：提取圖像中的曲線特征；

步驟3：對曲線鄰域進行劃分分塊，獲取曲線上每一點的支撐 區域的描述子向量；

步驟4：利用曲線上每一點支撐區域的描述子向量構造曲線的 描述矩陣；

步驟5：計算曲線的描述矩陣的列向量的均值向量和標準差向 量；

步驟6：分別對均值向量和標準差向量進行歸一化并合并成一 個向量；

步驟7：限制向量中每一維的最大值并重新進行整體歸一化；

步驟8：利用所得的曲線描述子進行曲線匹配。

根據本發明的實施例，建立曲線描述子的分塊策略是以特征點 為中心，以其梯度方向為基準方向獲得特征點的一個支撐區域，然 后對該支撐區域沿基準方向分為多個的矩形子區域。

根據本發明的實施例，所述每個矩形子區域的四維描述子向量 獲取步驟如下：

步驟31：將支撐區域內的各像素點的梯度與曲線上該點的梯度 進行內積運算；

步驟32：將每一點的梯度線性分配到相鄰的矩形子區域內；

步驟33：分別在四個坐標軸方向累加分配到每一個矩形子區域 內的梯度獲得一個四維向量。

根據本發明的實施例，所述利用曲線上各點支撐區域的描述向 量構造曲線描述子步驟如下：

步驟41：將各特征點的描述子向量排列構造成描述矩陣；

步驟42計算該描述矩陣各列的統計向量；

步驟43通過將所得到的兩個統計向量合并獲得曲線的描述 子。

根據本發明的實施例，所述由描述矩陣獲得曲線描述子向量計 算的各列的統計向量是均值和標準差向量。

利用基于圖像內容的曲線描述子的生成方法用于直線匹配，將 需要匹配的直接當作曲線處理，并完全利用所述構造曲線描述子的 步驟構造直線的描述子并進行直線匹配。根據本發明的實施例，所 述構造的曲線為直線時，利用曲線描述子構造直線描述子并進行直 線匹配。

利用基于圖像內容的曲線描述子的生成方法用于區域匹配，首 先提取每個需要匹配區域的邊界曲線，然后構造這些邊界曲線的描 述子，最后利用邊界曲線的描述子進行區域匹配。

本發明提供的曲線匹配方法克服了一直困擾曲線匹配研究的 最大問題——不同長度的曲線的統一描述問題，本發明不需要對攝 像機參數進行標定或其它已知條件，匹配過程不需要人機交互，完 全基于圖像內容自動完成，具有簡單實用、匹配精度高、魯棒性好 等特點，此外，本發明提出的曲線匹配算法，可以不加任何改動的 用于直線描述子和區域描述子的構造，并用于直線和區域的匹配。

附圖說明

圖1是利用本發明算法構造曲線描述子和并進行匹配的流程 圖；

圖2是本發明曲線鄰域劃分示意圖；