[發(fā)明專利]一種仿射尺度不變的特征點提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310091386.7
• 申請日: 2013-03-21
• 公開（公告）號: CN103186899A
• 公開（公告）日: 2013-07-03
• 發(fā)明（設計）人: 王好謙;張新;張永兵;戴瓊海
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 深圳市匯力通專利商標代理有限公司 44257
• 代理人: 王鎖林;張慧芳

1.一種仿射尺度不變的特征點提取方法，其特征是包括以下步驟：

1)、根據攝像機仿射模型確定傾斜量參數和經度參數，對待匹配的兩幅圖像分別做仿射變換處理，模擬圖像可能發(fā)生的仿射扭曲，得到對應該兩幅圖像的兩組視圖A、B；

2)、分別檢測計算所述兩組視圖A、B中的每個視圖的最大穩(wěn)定極值區(qū)域(MSER)；

3)、使用橢圓區(qū)域方程擬合檢測到的每個MSER；

4)、對所述兩組視圖，采用高斯差分DoG特征檢測方法檢測每個MSER區(qū)域中的特征點的位置信息和尺度信息，所述特征點是每個MSER區(qū)域中擬合橢圓處的特征點，此處的特征點最具仿射不變性；

5)、統(tǒng)計所述每個特征點鄰域的方向信息，使用傳統(tǒng)直方圖法最終生成所述每個特征點的描述算子。

2.根據權利要求1所述的提取方法，其特征是所述步驟2)中MSER提取過程如下：通過給定的一系列二值化閾值，得到一組通過此系列閾值二值化的圖像，并分析相鄰閾值圖像中所包含的連通區(qū)域，最終檢測到圖像的MSERs。

3.根據權利要求1或2所述的提取方法，其特征是：

步驟3)中采用下式的橢圓區(qū)域方程D_e對檢測出的每個MSER進行擬合，以更精確地確定特征點的搜索范圍和增強算法的魯棒性，

De=(xcosθ+ysinθ-x0)2a2+(ycosθ-xsinθ-y0)2b2≤1]]>

其中，(x₀，y₀)表示橢圓的中心，a和b分別表示橢圓的兩個彼此垂直的半軸長度，θ是橢圓長軸與水平坐標軸的正向夾角，θ∈[-π/2，π/2)。

4.根據權利要求1所述的提取方法，其特征是：

步驟4)僅僅截取每個視圖中的MSER區(qū)域按下式建立高斯差分尺度空間，

D(x，y，δ)＝(G(x，y，kδ)-G(x，y，δ))*I(x，y)

＝L(x，y，kδ)-L(x，y，δ)

其中，g(x，y，δ)為尺度因數δ可變的高斯卷積核函數，I(x，y)為輸入的一幅視圖，k為常數，*代表卷積運算；

檢測尺度空間極值；在檢測到極值點的位置利用D(x，y，δ)的二階Taylor展開式，舍去不穩(wěn)定的邊緣響應，同時得到兩組視圖特征的精確位置和尺度信息。

5.根據權利要求4所述的提取方法，其特征是：在檢測尺度空間極值時，標記的像素需要與包括同一尺度的周圍鄰域8個像素和相鄰尺度對應位置的周圍鄰域各9個像素，總共26個像素進行比較。

6.根據權利要求1所述的提取方法，其特征是：

步驟3)中，采用下式的橢圓區(qū)域方程D_e對檢測出的每個MSER進行擬合，De=(xcosθ+ysinθ-x0)2a2+(ycosθ-xsinθ-y0)2b2≤1,]]>其中，(x₀，y₀)表示橢圓的中心，a和b分別表示橢圓的兩個彼此垂直的半軸長度，θ是橢圓長軸與水平坐標軸的正向夾角，θ∈[-π/2，π/2)；

步驟4)僅僅截取每個視圖中的MSER區(qū)域按下式建立高斯差分尺度空間，

D(x，y，δ)＝(G(x，y，kδ)-G(x，y，δ))*I(x，y)

＝L(x，y，kδ)-L(x，y，δ)

其中，g(x，y，δ)為尺度因數δ可變的高斯卷積核函數，I(x，y)為輸入的一幅視圖，k為常數，*代表卷積運算；檢測尺度空間極值；在檢測到極值點的位置利用D(x，y，δ)的二階Taylor展開式，舍去不穩(wěn)定的邊緣響應，同時得到兩組視圖特征的精確位置和尺度信息。